선형대수 함수(Linear Algebra)

 

• 단위행렬 (Unit matrix): np.eye(n)

 

• 대각행렬 (Diagonal matrix): np.diag(x)

 

• 내적 (Dot product, Inner product): np.dot(a, b)

 

• 대각합 (Trace): np.trace(x)

 

• 행렬식 (Matrix Determinant): np.linalg.det(x)

 

• 역행렬 (Inverse of a matrix): np.linalg.inv(x)

 

• 의사 역행렬 (pseudo inverse): np.linalg.pinv(x)

 

• 고유값 (Eigenvalue), 고유벡터 (Eigenvector): w, v = np.linalg.eig(x)

 

• 특이값 분해 (Singular Value Decomposition): u, s, vh = np.linalg.svd(A)

 

• 연립방정식 해 풀기 (Solve a linear matrix equation): np.linalg.solve(a, b)

 

• 최소자승 해 풀기 (Compute the Least-squares solution): m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]