ในการแก้สมการเมทริกซ์เชิงเส้น ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.solve() ใน Python วิธีการคำนวณวิธีแก้ปัญหา แน่นอน, x, ของที่กำหนดไว้อย่างดี, นั่นคือ, เต็มยศ, สมการเมทริกซ์เชิงเส้น ax =b คืนค่าโซลูชันให้กับระบบ a x =b รูปร่างที่ส่งคืนจะเหมือนกับ b พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเมทริกซ์สัมประสิทธิ์ พารามิเตอร์ตัวที่ 2

ส่งคืนดัชนีต่ำสุดในสตริงที่พบซับสตริงย่อยโดยใช้เมธอด numpy.char.index() ใน Python Numpy เมธอดส่งคืนอาร์เรย์เอาต์พุตของ int เพิ่ม ValueError หากไม่พบย่อย พารามิเตอร์แรกคืออาร์เรย์อินพุต พารามิเตอร์ที่สองคือสตริงย่อยที่จะค้นหา ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np สร้างอาร์เรย์

ในการคืนค่าสแควร์ที่ชาญฉลาดของอินพุตอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.square() ใน Python เมธอดส่งคืน x*x ที่ชาญฉลาดขององค์ประกอบ ที่มีรูปร่างและ dtype เดียวกันกับ x นี่คือสเกลาร์ถ้า x เป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ที่ 1 x คือข้อมูลอินพุต พารามิเตอร์ตัวที่ 2 out คือตำแหน่งสำหรับเก็บผลลัพธ์ หากมีให้ จะต้องมีรูปร่าง

ส่งคืนดัชนีต่ำสุดในสตริงที่พบซับสตริงย่อยโดยใช้เมธอด numpy.char.index() ใน Python Numpy เมธอดส่งคืนอาร์เรย์เอาต์พุตของ int เพิ่ม ValueError หากไม่พบย่อย พารามิเตอร์แรกคืออาร์เรย์อินพุต พารามิเตอร์ที่สองคือสตริงย่อยที่จะค้นหา พารามิเตอร์ที่สามและสี่เป็นอาร์กิวเมนต์ที่เป็นทางเลือก โดยจะตีความจุดเริ่มต

ในการแทนที่ NaN ด้วยศูนย์และอนันต์ด้วยจำนวนจำกัดขนาดใหญ่ ให้ใช้เมธอด numpy.nan_to_num() ใน Python วิธีการคืนค่า x โดยแทนที่ค่าที่ไม่ จำกัด หากการคัดลอกเป็นเท็จ นี่อาจเป็นตัว x เอง พารามิเตอร์ที่ 1 คือข้อมูลที่ป้อน พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือการคัดลอก ไม่ว่าจะสร้างสำเนาของ x (True) หรือเพื่อแทนที่ค่าในตำ

ในการแทนที่ NaN ด้วยศูนย์และอนันต์ด้วยจำนวนจำกัดขนาดใหญ่ ให้ใช้เมธอด numpy.nan_to_num() ใน Python วิธีการคืนค่า x โดยแทนที่ค่าที่ไม่ จำกัด หากการคัดลอกเป็นเท็จ นี่อาจเป็นตัว x เอง พารามิเตอร์ที่ 1 คือข้อมูลที่ป้อน พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือการคัดลอก ไม่ว่าจะสร้างสำเนาของ x (True) หรือเพื่อแทนที่ค่าในตำ

ในการแก้สมการเทนเซอร์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.tensorsolve() ใน Python สันนิษฐานว่าดัชนีทั้งหมดของ x ถูกรวมไว้ในผลคูณ ร่วมกับดัชนีขวาสุดของ a ดังที่ทำใน tensordot(a, x, axes=b.nim) พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเทนเซอร์สัมประสิทธิ์ของรูปร่าง b.shape + Q. Q, ทูเพิลเท่ากับรูปร่างของซับเทนเซอร์ของ a ที่ประกอบ

ในการคำนวณค่าผกผัน (การคูณ) ของเมทริกซ์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.inv() ใน Python รับเมทริกซ์สี่เหลี่ยม a ส่งคืนเมทริกซ์ ainv จุดที่น่าพอใจ (a, ainv) =dot (ainv, a) =ตา (a.shape[0]) วิธีการส่งคืน (การคูณ) ผกผันของเมทริกซ์ a พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเมทริกซ์ที่จะกลับด้าน ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่

ในการรับผลิตภัณฑ์ Inner ของอาร์เรย์และสเกลาร์ ให้ใช้เมธอด numpy.inner() ใน Python ผลคูณภายในทั่วไปของเวกเตอร์สำหรับอาร์เรย์ 1-D ในมิติที่สูงกว่า เป็นผลคูณรวมของแกนสุดท้าย พารามิเตอร์คือ 1 และ b เวกเตอร์สองตัว หาก a และ b ไม่ใช่สเกลาร์ มิติข้อมูลสุดท้ายจะต้องตรงกัน ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำ

ในการรับผลิตภัณฑ์ Outer ของสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.outer() ใน Python พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเวกเตอร์อินพุตแรก อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ตัวที่ 2 b คือเวกเตอร์อินพุตที่สอง อินพุตจะถูกทำให้แบนหากไม่ใช่ 1 มิติอยู่แล้ว พารามิเตอร์ตัวที่ 3 คือตำแหน่งที่เก็บผลลัพธ์ จากเว

ในการคำนวณค่าผกผัน (การคูณ) ของเมทริกซ์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.inv() ใน Python รับเมทริกซ์สี่เหลี่ยม a ส่งคืนเมทริกซ์ ainv dot(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0]) ที่น่าพอใจ วิธีการส่งคืน (การคูณ) ผกผันของเมทริกซ์ a พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเมทริกซ์ที่จะกลับด้าน ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จ

ในการคำนวณ (Moore-Penrose) pseudo-inverse ของเมทริกซ์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.pinv() ใน Python คำนวณค่าผกผันทั่วไปของเมทริกซ์โดยใช้การสลายตัวของค่าเอกพจน์ (SVD) และรวมค่าเอกพจน์ขนาดใหญ่ทั้งหมดด้วย พารามิเตอร์ตัวที่ 1 a คือเมทริกซ์หรือสแต็กของเมทริกซ์ที่จะกลับค่าเทียม พารามิเตอร์ตัวที่ 2 rcodn เป็น

ในการคืนค่าสแควร์ที่ชาญฉลาดของอินพุตอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.square() ใน Python เมธอดส่งคืน x*x ที่ชาญฉลาดขององค์ประกอบ ที่มีรูปร่างและ dtype เดียวกันกับ x นี่คือสเกลาร์ถ้า x เป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ที่ 1 x คือข้อมูลอินพุต พารามิเตอร์ตัวที่ 2 out คือตำแหน่งสำหรับเก็บผลลัพธ์ หากมีให้ จะต้องมีรูปร่า

ในการคำนวณการผกผันเทียม (Moore-Penrose) ของสแต็กของเมทริกซ์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.pinv() ใน Python คำนวณค่าผกผันทั่วไปของเมทริกซ์โดยใช้การสลายตัวของค่าเอกพจน์ (SVD) และรวมค่าเอกพจน์ขนาดใหญ่ทั้งหมดด้วย พารามิเตอร์ตัวที่ 1 a คือเมทริกซ์หรือสแต็กของเมทริกซ์ที่จะกลับค่าเทียม พารามิเตอร์ตัวที่ 2 rcod

ในการคำนวณผกผันการคูณของวัตถุเมทริกซ์ด้วย matrix() ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.inv() ใน Python รับเมทริกซ์สี่เหลี่ยม a ให้ส่งคืนเมทริกซ์ ainv dot(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0]) ที่น่าพอใจ วิธีการส่งคืน (การคูณ) ผกผันของเมทริกซ์ a พารามิเตอร์ที่ 1 a คือเมทริกซ์ที่จะกลับด้าน ขั้นตอน ขั้นแรก นำ

ในการคำนวณค่าผกผันของอาร์เรย์สี่มิติ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.tensorinv() ใน Python ผลลัพธ์ที่ได้คือผกผันสำหรับสัมพัทธ์กับการดำเนินการ tensordot tensordot(a, b, ind), i e. จนถึงความแม่นยำทศนิยม tensordot(tensorinv(a), a, ind) คือเทนเซอร์ เอกลักษณ์ สำหรับการทำงานของเทนซอร์ดอต วิธีการส่งกลับค่าผกผันเ

ในการคำนวณค่าผกผันของอาร์เรย์ 3 มิติ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.tensorinv() ใน Python ผลลัพธ์ที่ได้คือผกผันสำหรับสัมพัทธ์กับการดำเนินการ tensordot tensordot(a, b, ind), i e. จนถึงความแม่นยำของทศนิยม tensordot(tensorinv(a), a, ind) คือเทนเซอร์ เอกลักษณ์ สำหรับการทำงานของเทนเซอร์ดอท เมธอดจะคืนค่าผกผันขอ

หากต้องการเพิ่มพหุนามหนึ่งไปยังอีกชื่อหนึ่ง ให้ใช้เมธอด numpy.polynomial.polynomial.polyadd() ใน Python ส่งกลับผลรวมของพหุนามสองตัว c1 + c2 อาร์กิวเมนต์คือลำดับของสัมประสิทธิ์จากระยะของลำดับต่ำสุดถึงสูงสุด เช่น [1,2,3] แทนพหุนาม 1 + 2*x + 3*x**2 วิธีการส่งกลับอาร์เรย์ค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงผลรวมขอ

หากต้องการลบพหุนามหนึ่งไปยังอีกชื่อหนึ่ง ให้ใช้เมธอด numpy.polynomial.polynomial.polysub() ใน Python ส่งกลับผลต่างของพหุนามสองตัว c1 + c2 อาร์กิวเมนต์คือลำดับของสัมประสิทธิ์จากเทอมของลำดับต่ำสุดไปสูงสุด เช่น [1,2,3] แทนพหุนาม 1 + 2*x + 3*x**2. เมธอดส่งคืนอาร์เรย์สัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงความแตกต่าง พา

ในการคูณพหุนามหนึ่งกับอีกชื่อหนึ่ง ให้ใช้เมธอด numpy.polynomial.polynomial.polymul() ใน Python ส่งกลับการคูณของพหุนามสองตัว c1 + c2 อาร์กิวเมนต์คือลำดับของสัมประสิทธิ์จากเทอมของลำดับต่ำสุดไปสูงสุด เช่น [1,2,3] แทนพหุนาม 1 + 2*x + 3*x**2. เมธอดส่งคืนอาร์เรย์สัมประสิทธิ์ที่แสดงผลรวม พารามิเตอร์ c1 แล