机器学习入门——Numpy中的矩阵运算

引入（矩阵的乘法运算）

给定一个向量,让向量中每个数字乘以二
a = (0, 1, 2)
a*2 = (0, 2, 4)

Universal Functions

• 加法
  

• 减法
  

• 乘法
  

• 除法
  

• 整除
  

• 乘方
  

• 求余
  

• 求倒数
  

更多的矩阵计算方法

• 求绝对值
  
• 求三角函数
  
• 以 e 为底的函数值
  
• n 的 x 次方
  
• 求对数函数
  

矩阵运算

先定义A，B两个矩阵

• 矩阵间的加减法
  

• 矩阵的乘法
  
  注：两矩阵间如仅用乘号（*）相连接，计算结果为两矩阵对应元素相乘的结果
  

矩阵的转置

想要两矩阵进行运算，前提得保证它们间可以进行运算

向量与矩阵的运算

• 加法（数学上无意义）
  
  相当于将矩阵的每一行加上向量对应的值

• 乘法（与矩阵间计算相似）
  
  注：向量与矩阵相乘时，若不满足数学计算规则，numpy会自动将矩阵进行转置
  

矩阵的堆叠

矩阵的逆

• np.linalg.inv()
  
  验证：
  

• 生成伪逆矩阵
  np.linalg.pinv()
  
  验证：