Opérations d'Algèbre Linéaire
NumPy offre une pléthore de fonctions pour exécuter des opérations d'algèbre linéaire sur des tableaux, y compris la multiplication matricielle, la transposition, l'inversion et la décomposition. Les fonctions clés incluent :
dot(): Calcule le produit scalaire de deux tableaux;transpose(): Effectue la transposition d'un tableau;inv(): Calcule l'inverse d'une matrice;linalg.svd(): Effectue la décomposition en valeurs singulières d'une matrice;linalg.eig(): Détermine les valeurs propres et les vecteurs propres d'une matrice.
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- Calculez le produit scalaire des tableaux.
- Transposez le premier tableau.
- Calculez l'inverse du second tableau.
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Can you provide examples of how to use these NumPy functions?
What are some common use cases for these linear algebra operations?
Are there any prerequisites or requirements for using these functions in NumPy?
Awesome!
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NumPy offre une pléthore de fonctions pour exécuter des opérations d'algèbre linéaire sur des tableaux, y compris la multiplication matricielle, la transposition, l'inversion et la décomposition. Les fonctions clés incluent :
dot(): Calcule le produit scalaire de deux tableaux;transpose(): Effectue la transposition d'un tableau;inv(): Calcule l'inverse d'une matrice;linalg.svd(): Effectue la décomposition en valeurs singulières d'une matrice;linalg.eig(): Détermine les valeurs propres et les vecteurs propres d'une matrice.
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