标签：numpy int style 机器学习 原理 学习笔记 import 学习 imp
（上接第一章）
1.2.5 Linalg线性代数库
在矩阵的基本运算基础之上，NumPy的Linalg库可以满足大多数的线性代数运算。
.矩阵的行列式
.矩阵的逆
.矩阵的对称
.矩阵的秩
.可逆矩阵求解线性方程
1.矩阵的行列式
In [4]: from numpy import * In [5]: #n阶矩阵的行列式运算 In [6]: A = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) In [7]: print "det(A):",linalg.det(A) det(A): 6.66133814775e-16
2.矩阵的逆
In [8]: from numpy import * In [9]: A = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) In [10]: invA = linalg.inv(A)#矩阵的逆 In [11]: print "inv(A):",invA inv(A): [[ -4.50359963e+15 9.00719925e+15 -4.50359963e+15] [ 9.00719925e+15 -1.80143985e+16 9.00719925e+15] [ -4.50359963e+15 9.00719925e+15 -4.50359963e+15]]
3.矩阵的对称
In [12]: from numpy import * In [13]: A = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) In [14]: AT= A.T In [15]: print A*AT [[ 14 32 50] [ 32 77 122] [ 50 122 194]]
4.矩阵的秩
In [16]: from numpy import * In [17]: A = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) In [18]: print linalg.matrix_rank(A)#矩阵的秩 2
5.可逆矩阵求解
资料来源：《机器学习算法原理与编程实践》郑捷
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wuchuanying/p/6221636.html
