Python?numpy之線性代數(shù)與隨機漫步
線性代數(shù)
線性代數(shù),矩陣計算,優(yōu)化與內(nèi)存;比如矩陣乘法,分解,行列式等數(shù)學知識,是所有數(shù)組類庫的重要組成部分。和MATLAB等其他語言相比,numpy的線性代數(shù)中有所不同的是矩陣相乘不是點積運算而是逐個元素計算,因此在numpy里面都有一個特定的函數(shù)來計算,它就是dot,
語法如下:
numpy之線性代數(shù)函數(shù)
diag | 將一個方陣的對角(或非對角)元素作為一維數(shù)組返回,或者將一個一維數(shù)轉(zhuǎn)換為一個方陣,并且在非對角線上有零點 |
dot | 矩陣點乘 |
trace | 計算對角元素和 |
det | 計算矩陣行列式 |
eig | 計算方陣特征值和特征向量 |
inv | 計算方陣的逆矩陣 |
pinv | 計算矩陣的偽逆 |
qr | 計算QR分解 |
svd | 計算奇異值分解 |
solve | 求x的線性系統(tǒng):Ax = b,其中A是方陣 |
lstsq | 計算Ax = b 的最小二乘解 |
偽隨機數(shù)生成
numpy.random模塊填補了Python內(nèi)建的random模塊的不足,可以高效的生成多種概率分布下的完整樣本數(shù)組。比如我們使用normal來獲得一個8*8的正態(tài)分布樣本數(shù)組
隨機數(shù)種子:
什么是隨機數(shù)種子?舉一個簡單的例子,如果我的隨機種子是100,那么計算機就會在0-100中隨機產(chǎn)生,看下面
隨機種子是1111....
seed | 向隨機數(shù)生成器傳遞隨機狀態(tài)種子 |
permutation | 返回一個序列的隨機排列,或者返回一個亂序的整數(shù)范圍序列 |
shuffle | 隨機排列一個序列 |
rand | 從均勻分布中抽取樣本 |
randint | 根據(jù)給定的由低到高的范圍抽取隨機整數(shù) |
randn | 從均值0方差1的正態(tài)分布中抽取樣本(MATLAB型接口) |
binomial | 從二項分布中抽取樣本 |
normal | 從高斯分布中抽取樣本 |
beta | 從beta中抽取樣本 |
chisquare | 從卡方分布中抽取樣本 |
gamma | 從伽馬分布中抽取樣本 |
uniform | 從均勻分布抽取樣本 |
上述的表格如果你看不懂,可以去看一看概率論與數(shù)理統(tǒng)計的知識,方便你深度理解每一個概念和用法
隨即漫步
示例
上面模擬的是一個簡單的隨機漫步,就比如說我們的擲硬幣,每次的結(jié)果1或者-1,然后計算積累值
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