Spec-Zone.ru › NumPy 1.11

Линейная алгебра (numpy.linalg)

Матричные и векторные произведения

dot(a, b[, out]) Точечное произведение двух массивов.
vdot(a, b) Возвращает скалярное произведение двух векторов.
inner(a, b) Внутреннее произведение двух массивов.
outer(a, b[, out]) Вычисление внешнего произведения двух векторов.
matmul(a, b[, out]) Матричное произведение двух массивов.
tensordot(a, b[, axes]) Вычисление тензорного скалярного произведения вдоль указанных осей для массивов размерности >= 1-D.
einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, ...]) Вычисляет соглашение об индексации Эйнштейна для операндов.
linalg.matrix_power(M, n) Возведение квадратной матрицы в (целую) степень n.
kron(a, b) Произведение Кронекера двух массивов.

Разложения

linalg.cholesky(a) Разложение Холецкого.
linalg.qr(a[, mode]) Вычисление QR-разложения матрицы.
linalg.svd(a[, full_matrices, compute_uv]) Сингулярное разложение.

Собственные значения матриц

linalg.eig(a) Вычисление собственных значений и правых собственных векторов квадратного массива.
linalg.eigh(a[, UPLO]) Возвращает собственные значения и собственные векторы эрмитовой или симметричной матрицы.
linalg.eigvals(a) Вычисление собственных значений произвольной матрицы.
linalg.eigvalsh(a[, UPLO]) Вычисление собственных значений эрмитовой или вещественной симметричной матрицы.

Нормы и другие числа

linalg.norm(x[, ord, axis, keepdims]) Норма матрицы или вектора.
linalg.cond(x[, p]) Вычисление числа обусловленности матрицы.
linalg.det(a) Вычисление определителя массива.
linalg.matrix_rank(M[, tol]) Возвращает ранг матрицы массива, используя метод SVD.
linalg.slogdet(a) Вычисление знака и (натурального) логарифма определителя массива.
trace(a[, offset, axis1, axis2, dtype, out]) Возвращает сумму по диагоналям массива.

Решение уравнений и обращение матриц

linalg.solve(a, b) Решение линейного матричного уравнения или системы линейных скалярных уравнений.
linalg.tensorsolve(a, b[, axes]) Решение тензорного уравнения a x = b для x.
linalg.lstsq(a, b[, rcond]) Возвращает решение наименьших квадратов для линейного матричного уравнения.
linalg.inv(a) Вычисление (мультипликативной) обратной матрицы.
linalg.pinv(a[, rcond]) Вычисление (обратной по методу Мура-Пенроуза) псевдообратной матрицы.
linalg.tensorinv(a[, ind]) Вычисление «обратной» N-мерного массива.

Исключения

linalg.LinAlgError Общее исключение Python, наследуемое от исключения, которое генерируют функции linalg.

Линейная алгебра для нескольких матриц одновременно

Введено в версии 1.8.0.

Несколько процедур линейной алгебры, перечисленных выше, способны вычислять результаты для нескольких матриц сразу, если они объединены в одном массиве.

Это отражено в документации посредством спецификаций параметров входных данных, таких как a : (..., M, M) array_like. Например, если на вход подается массив a.shape == (N, M, M), он интерпретируется как «стек» из N матриц, каждая из которых имеет размер M-на-M. Аналогичная спецификация применяется к возвращаемым значениям, например, определитель имеет det : (...), и в этом случае возвращает массив формы det(a).shape == (N,). Это обобщается на операции линейной алгебры над массивами большей размерности: последние 1 или 2 измерения многомерного массива интерпретируются как векторы или матрицы, как это уместно для каждой операции.

© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/routines.linalg.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API