人工智能之线性代数

线性代数知识（python之Numpy库）

向量

向量：其实可以把向量看成是N维空间的一个坐标，向量的创建(使用numpy中的array)和基本运算比较简单。

矩阵

矩阵的创建：numpy.array() ，numpy.mat()，dot()计算 两个矩阵的乘积

矩阵运算

1.矩阵的逆：numpy.linalg.inv(a) 一个矩阵可逆则原始矩阵乘逆矩阵为单位矩阵奇异矩阵不存在逆矩阵
2.转置矩阵:a.T
3.特征分解:np.linalg.eig(a)生成两个值：分别是特征值(数组)，特征向量
4.SVD分解:numpy.linalg.svd(a)生成三个值：3*3矩阵 3个元素 3*3矩阵
5.矩阵的秩:numpy.linalg.matrix_rank() 非奇异矩阵存在满秩 奇异矩阵达不到满秩

矩阵进阶

1.行列式:numpy.linalg.det(a)求解行列式 行列式为0的矩阵不可逆
2.求解线性方程组:numpy.linalg.solve(a,b)
3.范数:numpy.linalg.norm(a,ord=1)