Лекція 7. Організація наукових обчислень за допомогою пакета NumPy
4. Дії з матрицями.
У NumPy
матрицею вважається двовимірний масив типу ndarray
. Наприклад:
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
Таблиця з операціями нам матрицями:
№ | Операція | Опис | NumPy-функція / Приклад |
---|---|---|---|
1 | Транспонування | Заміна рядків на стовпці | A.T |
2 | Поелементне додавання | Сума відповідних елементів | A + B |
3 | Поелементне віднімання | Різниця відповідних елементів | A - B |
4 | Поелементне множення | Добуток відповідних елементів | A * B |
5 | Поелементне ділення | Частка відповідних елементів | A / B |
6 | Матричне множення | Алгебраїчне множення матриць | A @ B або np.dot(A, B) |
7 | Обернена матриця | , така що | np.linalg.inv(A) |
8 | Визначник (детермінант) | Число, що показує виродженість | np.linalg.det(A) |
9 | Ранг матриці | Кількість лінійно незалежних рядків/стовпців | np.linalg.matrix_rank(A) |
10 | Трасування | Сума елементів головної діагоналі | np.trace(A) |
11 | Норма матриці | "Довжина" або розмірність матриці | np.linalg.norm(A) |
12 | Округлення | Округлення всіх елементів | np.round(A, 2) |
13 | Одинична матриця | Матриця з 1 по діагоналі | np.identity |
14 | Діагональна матриця | Створення з вектора | np.diag([1,2,3]) |
15 | Верхня трикутна | Тільки елементи над діагоналлю | np.triu(A) |
16 | Нижня трикутна | Тільки елементи під діагоналлю | np.tril(A) |
Шрифти
Розмір шрифта
Колір тексту
Колір тла
Кернінг шрифтів
Видимість картинок
Інтервал між літерами
Висота рядка
Виділити посилання