📚必备数学基础知识之线性代数篇 🚀(附Python代码)
发布时间：2025-03-17 23:12:04来源：网易
提到线性代数，很多人可能会觉得抽象又复杂，但它却是机器学习、数据科学等领域的重要基石！💡今天就带大家轻松入门，用简单易懂的方式聊聊线性代数的核心概念，并结合Python代码帮你快速上手实践。
首先，什么是向量和矩阵？简单来说，向量是一维数组，而矩阵是二维数组。它们不仅在数学中很重要，在编程里也无处不在。比如用NumPy库创建一个简单的矩阵：
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)
```
运行后你会看到输出结果是一个二维数组！✨
接着聊聊矩阵运算，加法、乘法、转置等操作是基础中的基础。例如矩阵乘法可以通过以下代码实现：
```python
result = np.dot(matrix, matrix)
print(result)
```
你会发现矩阵之间的运算非常直观且高效！
最后，别忘了特征值与特征向量，这是理解数据降维算法（如PCA）的关键点。通过SciPy库可以轻松求解：
```python
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
print(eigenvalues)
```
学好线性代数，你会发现数学其实很有趣！💪快来动手试试吧～
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