如何用python學習線性代數？

python里邊有一個專門用于科學計算的庫numpy，其中就包含了線性代數這一部分，包括矩陣相乘，求方陣的逆，QR分解，奇異值分解等，下面我簡單介紹一下numpy中關于線性代數常用的一部分函數，實驗環境win7+python3.6+ipython qtconsole（ipython的一種，簡單快捷），主要步驟如下：

1.首先，安裝numpy，這里直接"pip install numpy"安裝就行，如果嫌麻煩的換，直接裝anaconda或winpython也行（本身集成了numpy）：

2.成功安裝后，我們就可以線性代數的計算了，主要如下：

矩陣相乘：dot函數

計算矩陣行列式：det函數

計算方陣的逆：inv函數

計算QR分解：qr函數

計算奇異值分解：svd函數

計算方陣的本征值和本征向量：eig函數

解線性方程組Ax=b，其中A為方陣：solve函數

計算Ax=b的最小二乘解：lstsq函數

3.還有許多其他函數，我這里就不一一介紹了，感興趣的可以了解一下這個網址，介紹的比較詳細https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/73864804，當然也可以到官網看一下官方文檔，都一樣。

至此，numpy簡單的線性代數計算就介紹完了。線性代數在計算中會經常碰到，尤其是在科研中，numpy集成了基本的線性代數運算，對于線性代數問題計算起來會更簡單，當然matlab使用起來也很方便，這個就因人而異了，那個使用起來順手就用那個，我這里就大概介紹一下python中用于線性代數計算的包numpy，當然還有其他的包，這里就不贅述了，感興趣的話可以在網上搜一下，了解了解，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。