一、线性代数计算的函数
np.linalg是NumPy库中用于线性代数运算的子模块。
1. 矩阵和向量的乘法：np.dot()
2. 矩阵的逆：np.linalg.inv(A)
矩阵必须是方阵且可逆，否则会抛出LinAlgError异常。
3. 矩阵的转置：np.transpose(A)
4. 矩阵的行列式：np.linalg.det(A)
5. 矩阵的特征值和特征向量：np.linalg.eig()
linalg模块中，eigvals()函数可以计算矩阵的特征值，而eig()函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-856508.html
6. 解线性方程组：np.linalg.solve()
7,范数np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
参数解释：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856508.html
- x：要计算范数的向量或矩阵
- ord：范数的类型，默认为None，表示计算向量的二范数。可以设置为1、2、np.inf等不同的值，分别对应不同的范数计算方式
- axis：指定沿着哪个轴计算范数，对于矩阵而言，可以选择0计算列向量的范数，1计算行向量的范数
- keepdims：是否保持计算结果的维度，如果设置为True，则结果会保持与输入的维度相同，如果设置为False，则结果为标量
import numpy as np
# 创建一个向量
v = np.array([1, 2, 3])
# 计算向量v的二范数
norm_v = np.linalg.norm(v)
print(norm_v)
输出结果：
3.7416573867739413
# 创建一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算矩阵A的Frobenius范数，并保持维度
norm_A = np.linalg.norm(A, ord='fro', keepdims=True)
print(norm_A)
输出结果：
array([5.47722558])
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