python里边有一个专门用于科学计算的库numpy，其中就包含了线性代数这一部分，包括矩阵相乘，求方阵的逆，QR分解，奇异值分解等，下面我简单介绍一下numpy中关于线性代数常用的一部分函数，实验环境win7+python3.6+ipython qtconsole（ipython的一种，简单快捷），主要步骤如下：
1.首先，安装numpy，这里直接”pip install numpy”安装就行，如果嫌麻烦的换，直接装anaconda或winpython也行（本身集成了numpy）：
2.成功安装后，我们就可以线性代数的计算了，主要如下：
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矩阵相乘：dot函数
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计算矩阵行列式：det函数
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计算方阵的逆：inv函数
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计算QR分解：qr函数
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计算奇异值分解：svd函数
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计算方阵的本征值和本征向量：eig函数
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解线性方程组Ax=b，其中A为方阵：solve函数
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计算Ax=b的最小二乘解：lstsq函数
3.还有许多其他函数，我这里就不一一介绍了，感兴趣的可以了解一下这个网址，介绍的比较详细***/kancy110/article/details/73864804，当然也可以到官网看一下官方文档，都一样。
至此，numpy简单的线性代数计算就介绍完了。线性代数在计算中会经常碰到，尤其是在科研中，numpy集成了基本的线性代数运算，对于线性代数问题计算起来会更简单，当然matlab使用起来也很方便，这个就因人而异了，那个使用起来顺手就用那个，我这里就大概介绍一下python中用于线性代数计算的包numpy，当然还有其他的包，这里就不赘述了，感兴趣的话可以在网上搜一下，了解了解，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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