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  • 计算材料学学习记录2


    计算材料学学习记录2
    平台:Bohrium
    老师:单斌教授
    注:本节主要是几个库的学习

    文章目录

    • python和numpy的基础学习
      • numpy的线性代数
        • numpy.linalg

    python和numpy的基础学习

    略

    数组运算和广播机制

    • 如果两个矩阵大小相同,会进行对应位置上的运算
    • 如果矩阵形状不同,numpy使用广播规则执行算术运算

    如:32数组+12数组,相加时后者被扩充为3*2的数组,然后执行posiyion-wise的加法
    在这里插入图片描述
    数组内积
    np.dot(A, B)

    矩阵相乘
    np.matmul(A, B)

    numpy的线性代数

    numpy.linalg

    求行列式

    np.linalg.det(A)
    
    • 1

    求逆

    np.linalg.inv(A)
    
    • 1

    求特征值

    lam, v = np.linalg.eig(A)
    # lam: A的特征值
    # v: A的特征向量
    
    • 1
    • 2
    • 3

    求解线性方程

    x = np.linalg.solve(A, b) # 求解Ax=b
    
    • 1
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46483785/article/details/133363647
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