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Python?numpy之線性代數(shù)與隨機(jī)漫步

 更新時(shí)間:2022年07月11日 11:43:35   作者:王小王_123???????  
這篇文章主要介紹了Python?numpy之線性代數(shù)與隨機(jī)漫步,線性代數(shù),矩陣計(jì)算,優(yōu)化與內(nèi)存;比如矩陣乘法,分解,行列式等數(shù)學(xué)知識(shí),是所有數(shù)組類庫(kù)的重要組成部分

線性代數(shù)

線性代數(shù),矩陣計(jì)算,優(yōu)化與內(nèi)存;比如矩陣乘法,分解,行列式等數(shù)學(xué)知識(shí),是所有數(shù)組類庫(kù)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(diǎn)積運(yùn)算而是逐個(gè)元素計(jì)算,因此在numpy里面都有一個(gè)特定的函數(shù)來計(jì)算,它就是dot,

語法如下:

numpy之線性代數(shù)函數(shù)

diag

將一個(gè)方陣的對(duì)角(或非對(duì)角)元素作為一維數(shù)組返回,或者將一個(gè)一維數(shù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)方陣,并且在非對(duì)角線上有零點(diǎn)

dot

矩陣點(diǎn)乘

trace

計(jì)算對(duì)角元素和

det

計(jì)算矩陣行列式

eig

計(jì)算方陣特征值和特征向量

inv

計(jì)算方陣的逆矩陣

pinv

計(jì)算矩陣的偽逆

qr

計(jì)算QR分解

svd

計(jì)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(jì)算Ax = b 的最小二乘解

偽隨機(jī)數(shù)生成

numpy.random模塊填補(bǔ)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(gè)8*8的正態(tài)分布樣本數(shù)組

隨機(jī)數(shù)種子:

什么是隨機(jī)數(shù)種子?舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,如果我的隨機(jī)種子是100,那么計(jì)算機(jī)就會(huì)在0-100中隨機(jī)產(chǎn)生,看下面

隨機(jī)種子是1111....

seed

向隨機(jī)數(shù)生成器傳遞隨機(jī)狀態(tài)種子

permutation

返回一個(gè)序列的隨機(jī)排列,或者返回一個(gè)亂序的整數(shù)范圍序列

shuffle

隨機(jī)排列一個(gè)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(jī)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(xiàng)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(jì)的知識(shí),方便你深度理解每一個(gè)概念和用法

隨即漫步

示例

上面模擬的是一個(gè)簡(jiǎn)單的隨機(jī)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(jì)算積累值

到此這篇關(guān)于Python numpy之線性代數(shù)與隨機(jī)漫步的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python numpy線性代數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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