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Python numpy線性代數與隨機漫步知識詳解

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  小編寫這篇文章的主要目的,主要是給大家做出來一個解答,解答Python numpy中,線性代數知識以及隨機漫步知識,就這些知識下面給大家做出一個詳細解答。


  線性代數


  線性代數,矩形計算公式,優化與內存;比如矩陣乘法,分解,行列式等數學知識,是所有數組類庫的重要組成部分。和MATLAB等其他語言相比,numpy的線性代數中有所不同的是矩陣相乘不是點積運算而是逐個元素計算,因此在numpy里面都有一個特定的函數來計算,它就是dot,


  語法如下:

01.png

  numpy之線性代數函數

02.png

  偽隨機數生成


  numpy.random模塊填補了Python內建的random模塊的不足,可以高效的生成多種概率分布下的完整樣本數組。比如我們使用normal來獲得一個8*8的正態分布樣本數組

03.png

  隨機數種子:


  什么是隨機數種子?舉一個簡單的例子,如果我的隨機種子是100,那么計算機就會在0-100中隨機產生,看下面

04.png

  隨機種子是1111....


  上述的表格如果你看不懂,可以去看一看概率論與數理統計的知識,方便你深度理解每一個概念和用法


  隨即漫步


  示例

05.png

  上面模擬的是一個簡單的隨機漫步,就比如說我們的擲硬幣,每次的結果1或者-1,然后計算積累值


  至此,關于線性漫步的一些知識,就為大家介紹到這里了,希望可以為各位讀者帶來幫助。

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