Spec-Zone.ru › NumPy 1.16

Линейная алгебра (numpy.linalg)

Произведения матриц и векторов

dot(a, b[, out]) Скалярное произведение двух массивов.
linalg.multi_dot(arrays) Вычислить скалярное произведение двух или более массивов в одном вызове функции, автоматически выбирая самый быстрый порядок вычисления.
vdot(a, b) Возвращает скалярное произведение двух векторов.
inner(a, b) Внутреннее произведение двух массивов.
outer(a, b[, out]) Вычислить внешнее произведение двух векторов.
matmul(x1, x2, /[, out, casting, order, …]) Матричное произведение двух массивов.
tensordot(a, b[, axes]) Вычислить тензорное скалярное произведение по заданным осям для массивов размерности ≥ 1.
einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, …]) Вычисляет соглашение об индексации Эйнштейна для операндов.
einsum_path(subscripts, *operands[, optimize]) Вычисляет порядок сокращения с наименьшей стоимостью для выражения einsum, учитывая создание промежуточных массивов.
linalg.matrix_power(a, n) Возвести квадратную матрицу в (целую) степень n.
kron(a, b) Произведение Кронекера двух массивов.

Разложения

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

Собственные значения матриц

linalg.eig(a) Вычислить собственные значения и собственные векторы квадратного массива.
linalg.eigh(a[, UPLO]) Возвращает собственные значения и собственные векторы комплексной эрмитовой (сопряженно-симметричной) или вещественной симметричной матрицы.
linalg.eigvals(a) Вычислить собственные значения произвольной матрицы.
linalg.eigvalsh(a[, UPLO]) Вычислить собственные значения комплексной эрмитовой или вещественной симметричной матрицы.

Нормы и другие числа

linalg.norm(x[, ord, axis, keepdims]) Норма матрицы или вектора.
linalg.cond(x[, p]) Вычислить число обусловленности матрицы.
linalg.det(a) Вычислить определитель массива.
linalg.matrix_rank(M[, tol, hermitian]) Возвращает ранг матрицы массива, используя метод SVD.
linalg.slogdet(a) Вычислить знак и (натуральный) логарифм определителя массива.
trace(a[, offset, axis1, axis2, dtype, out]) Возвращает сумму по диагоналям массива.

Решение уравнений и обращение матриц

linalg.solve(a, b) Решить линейное матричное уравнение или систему линейных скалярных уравнений.
linalg.tensorsolve(a, b[, axes]) Решить тензорное уравнение a x = b для x.
linalg.lstsq(a, b[, rcond]) Возвращает наименьшие квадраты решения линейного матричного уравнения.
linalg.inv(a) Вычислить (мультипликативную) обратную матрицу.
linalg.pinv(a[, rcond]) Вычислить (обратную по Муру-Пенрозу) псевдообратную матрицу.
linalg.tensorinv(a[, ind]) Вычислить «обратную» величину N-мерного массива.

Исключения

linalg.LinAlgError Объект исключения Python, наследуемый от общего исключения, поднимаемый функциями linalg.

Линейная алгебра для нескольких матриц одновременно

Добавлена в версии 1.8.0.

Несколько процедур линейной алгебры, перечисленных выше, могут вычислять результаты для нескольких матриц одновременно, если они сгруппированы в одном массиве.

Это указывается в документации через спецификацию параметров ввода, например, a : (..., M, M) array_like. Это означает, что, например, если на вход подается массив a.shape == (N, M, M), он интерпретируется как «стек» из N матриц, каждая размером M×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 многомерными массивами: последние 1 или 2 измерения многомерного массива интерпретируются как векторы или матрицы соответственно для каждой операции.

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/routines.linalg.html

Spec-Zone.ru

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