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记录Python常用数值计算(线性代数)相关库的用法

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PyMathModule

记录常用的Python库使用模块,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、SymPy、Bash、Gradle等等。


常用模块

NumPy

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy

SciPy

Matplotlib

SymPy

Sklearn

增加Sklearn模块。

Native

增加Python原生库的使用说明,目前包括Cython等。

Cython

Julia

增加Julia语言学习线性代数。

Bash

增加Bash基本知识。

Gradle

增加Gradle基本知识。


矩阵线性代数相关知识

共轭转置

主元

左右逆和伪逆

矩阵微分(一) 矩阵相关资料整理可以参考这篇博客,对于常用的矩阵知识梳理较好。

矩阵的特征值、特征向量、特征矩阵、迹、特征值分解

线性代数之伪逆矩阵(pseudoinverse matrix)

numerical-linear-algebra fastai中相关的线性代数知识。

New fast.ai course: Computational Linear Algebra fastai相关的计算网页。


概率论相关知识


微积分相关知识


参考资料

MIT 线性代数完整笔记

Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability 这是概率论的MIT公开课。

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Language:Jupyter Notebook 98.4%Language:Python 1.6%