Hướng dẫn dùng linalg numpy python

Numpy cung cấp các hàm sau để thực hiện các phép tính đại số khác nhau trên dữ liệu đầu vào.

Các bài viết liên quan:

Định nghĩa hàm SN

• dot [] Nó được sử dụng để tính tích số chấm của hai mảng.
• vdot [] Nó được sử dụng để tính tích số chấm của hai vectơ.
• inner [] Nó được sử dụng để tính tích trong của hai mảng.
• matmul [] Nó được sử dụng để tính phép nhân ma trận của hai mảng.
• det [] Nó được sử dụng để tính định thức của ma trận.
• solve [] Nó được sử dụng để giải phương trình ma trận tuyến tính.
• inv [] Nó được sử dụng để tính toán nghịch đảo nhân của ma trận.

• Hàm numpy.dot []
• Hàm numpy.vdot []
• Hàm numpy.inner []
• Hàm numpy.matmul []
• Numpy determinant
• Hàm numpy.linalg.solve []
• Hàm numpy.linalg.inv []

Hàm numpy.dot []

Hàm này được sử dụng để trả về tích số chấm của hai ma trận. Nó tương tự như phép nhân ma trận. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[100,200],[23,12]]]  
b = np.array[[[10,20],[12,21]]]  
dot = np.dot[a,b]  
print[dot]  

Output:

Hàm numpy.vdot []

Hàm này được sử dụng để tính tích số chấm của hai vectơ. Nó có thể được định nghĩa là tổng tích các phần tử tương ứng của mảng nhiều chiều.

Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[100,200],[23,12]]]  
b = np.array[[[10,20],[12,21]]]  
vdot = np.vdot[a,b]  
print[vdot]  

Output:

Hàm numpy.inner []

Hàm này trả về tổng tích các phần tử bên trong của mảng một chiều. Đối với mảng n chiều, nó trả về tổng tích của các phần tử trên trục cuối cùng.

Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[1,2,3,4,5,6]]  
b = np.array[[23,23,12,2,1,2]]  
inner = np.inner[a,b]  
print[inner]  

Output:

Hàm numpy.matmul []

Nó được sử dụng để trả về phép nhân của hai ma trận. Nó đưa ra lỗi nếu hình dạng của cả hai ma trận không được căn chỉnh cho phép nhân. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]  
b = np.array[[[23,23,12],[2,1,2],[7,8,9]]]  
mul = np.matmul[a,b]  
print[mul]  

Numpy determinant

Định thức của ma trận có thể được tính bằng cách sử dụng các phần tử đường chéo.

Hàm numpy.linalg.det [] được sử dụng để tính định thức của ma trận. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[1,2],[3,4]]]  
print[np.linalg.det[a]]  

Output:

Hàm numpy.linalg.solve []

Hàm này được sử dụng để giải một phương trình bậc hai trong đó các giá trị có thể được cho dưới dạng ma trận.

Các phương trình tuyến tính sau

• 3X + 2 Y + Z = 10
• X + Y + Z = 5

Hai ma trận có thể được chuyển vào hàm numpy.solve [] như sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[1,2],[3,4]]]  
b = np.array[[[1,2],[3,4]]]  
print[np.linalg.solve[a, b]]  

Output:

Hàm numpy.linalg.inv []

Hàm này được sử dụng để tính toán nghịch đảo nhân của ma trận đầu vào. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
a = np.array[[[1,2],[3,4]]]  
print["Original array:\n",a]  
b = np.linalg.inv[a]  
print["Inverse:\n",b]  

Output: