Это старая версия документа!

Основные операции линейной алгебры в numpy

Положим что одномерные массивы a и b являются векторами в трехмерном пространстве:

import numpy as np

a = np.array([1,1,1])
b = np.array([2,-1,3])

Операция	Запись	Результат
Длина вектора	`np.linalg.norm(a)`	`1.7320508075688772`
Произведение вектора на скаляр	`2*a`	`array([2, 2, 2])`
Сумма векторов	`a + b`	`array([3, 0, 4])`
Скалярное произведение	`np.dot(a,b)`	`4`
Векторное произведение	`np.cross(a,b)`	`array([ 4, -1, -3])`

import numpy as np

a = np.array([1,1,1])
M = np.array([[1,0,1],[2,-1,1],[-1,0,0]])

Операция	Запись	Результат
Определитель	np.linalg.det(M)	-1.0
След	np.trace(M)	0.0
Векторно-матричное умножение	np.matmul(a, M)	array([ 2, -1, 2])
Обратная матрица	np.linalg.inv(M)	array(0., 0., -1.], [ 1., -1., -1.], [ 1., 0., 1.)
Нулевая матрица