今天介紹一下numpy在線性代數(shù)方面的計算，使用并不復雜都是調(diào)用方法。用到的同學記一記，用不到跳過也無妨。

顯而易見筆者一般用不到，所以到網(wǎng)上找了資料匯總在下面。

線性代數(shù)運算

使用時直接向函數(shù)傳入數(shù)組對象，像這樣：

import numpy as np
arr1 = np.arange(1,12,2).reshape(2, 3)
arr2 = np.arange(2,13,2).reshape(3, 2)
arr3 = np.arange(13,24,2).reshape(2, 3)
print('arr1數(shù)組：\n', arr1)
print('arr2數(shù)組：\n', arr2)
print('arr3數(shù)組：\n', arr3)
print('arr1和arr2的點積 dot：\n', np.dot(arr1, arr2))
print('arr1和arr3的內(nèi)積 inner：\n', np.inner(arr1, arr3))
# 運行結(jié)果：
arr1數(shù)組：
 [[ 1  3  5]
 [ 7  9 11]]
arr2數(shù)組：
 [[ 2  4]
 [ 6  8]
 [10 12]]
arr3數(shù)組：
 [[13 15 17]
 [19 21 23]]
arr1和arr2的點積 dot：
 [[ 70  88]
 [178 232]]
arr1和arr3的內(nèi)積 inner：
 [[143 197]
 [413 575]]

深拷貝和淺拷貝

deepcopy，如果python基礎學的不錯應該知道怎么個事。
簡言之，拷貝就是復制一份數(shù)據(jù)，包含深拷貝和淺拷貝。深拷貝是創(chuàng)建一份新的數(shù)據(jù)，值相同但地址不同，兩組數(shù)據(jù)完全獨立；淺拷貝則是復制數(shù)據(jù)的地址，原數(shù)據(jù)變化時，副本數(shù)據(jù)跟著變化。
舉個例子，深拷貝好比克隆一個你；而淺拷貝則是鏡子中的你，是個地址映射關系。
python的copy模塊能夠操作數(shù)據(jù)的深拷貝?？磦€例子：

import copy
res1 = [1,3,5,7]
res2 = res1   #直接賦值就是淺拷貝
res2_deep = copy.deepcopy(res1)    # deepcopy()方法，深拷貝
print('res1的值為：', res1, '地址為：', id(res1))
print('res2的值為：', res2, '地址為：', id(res2))
print('res2_deep的值為：', res2_deep, '地址為：', id(res2_deep))
print('- '*20)

res1[0] = 333
print('操作更改res1為：', res1, '此時res2為', res2, '此時res2_deep為', res2_deep)
# 運行結(jié)果：
res1的值為： [1, 3, 5, 7] 地址為： 104956480
res2的值為： [1, 3, 5, 7] 地址為： 104956480
res2_deep的值為： [1, 3, 5, 7] 地址為： 104956160
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 
操作更改res1為： [333, 3, 5, 7] 此時res2為 [333, 3, 5, 7] 此時res2_deep為 [1, 3, 5, 7]

在實例中，深拷貝下更改原數(shù)據(jù)并未對新拷貝的數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。好比阿偉被胖揍一頓，鏡子里的他鼻青臉腫，而克隆的阿偉未受影響一個道理。

那么轉(zhuǎn)入numpy的正題。

使用numpy涉及龐大的數(shù)組操作、運算，如果沒弄清深淺拷貝的概念，很容易操作錯誤。
numpy中封裝了copy的思想，因此可以直接調(diào)用copy方法實現(xiàn)對數(shù)組的深拷貝：

import numpy as np
arr1 = np.array([1,3,5,7])
arr2 = arr1
arr2_deep = np.copy(arr1)
print('arr1的值為：', arr1, '地址為：', id(arr2))
print('arr2的值為：', arr2, '地址為：', id(arr2))
print('arr2_deep的值為：', arr2_deep, '地址為：', id(arr2_deep))
print('- '*20)

arr1[0] = 333
print('操作更改arr1：', arr1, '此時arr2為', arr2, '此時arr2_deep為', arr2_deep)
# 運行結(jié)果：
arr1的值為： [1 3 5 7] 地址為： 90937824
arr2的值為： [1 3 5 7] 地址為： 90937824
arr2_deep的值為： [1 3 5 7] 地址為： 91245024
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 
操作更改arr1： [333   3   5   7] 此時arr2為 [333   3   5   7] 此時arr2_deep為 [1 3 5 7]

有關線代和數(shù)據(jù)拷貝的知識就總結(jié)到這里。

線代中涉及的數(shù)學概念如點積、向量、矩陣等，這里并未過多介紹，有興趣的同學可以再找資料翻看一下，未來使用numpy進行科學運算時會更加得心應手。