2周搞定人工智能必备数学基础[完结]

​ ### download：[2周搞定人工智能必备数学基础]() 线性代数是数学中十分重要的分支之一，它触及向量、矩阵、线性变换等概念，普遍应用于计算机图形学、机器学习、数据剖析等范畴。在编程中，我们能够运用各种言语和库来完成线性代数的相关算法和应用。 下面是一个运用Python言语和NumPy库库完成线性代数相关操作的示例代码： import numpy as np # 创立一个2x3的矩阵 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,6]]) # 打印矩阵A print("矩阵A：") print(A) # 创立一个列向量 B = np.array([1, 2, 3]) # 打印列向量B print("列向量B：") print(B) # 计算矩阵A与列向量B的点积 C = np.dot(A, B) # 打印点积结果 print("矩阵A与列向量B的点积：") print(C) # 计算矩阵A的逆矩阵 D = np.linalg.inv(A) # 打印逆矩阵结果 print("矩阵A的逆矩阵：") print(D) 在上面的代码中，我们运用NumPy库创立了一个2x3的矩阵A和一个列向量B。然后，我们运用NumPy库中的dot函数计算了矩阵A与列向量B的点积，并运用linalg.inv函数计算了矩阵A的逆矩阵。最后，我们打印了每个操作的结果。 除了NumPy库外，还有其他许多用于线性代数的库和工具，例如SciPy、SymPy等。这些库提供了更多的功用和算法，能够协助我们更好地处置线性代数问题。 ​