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矩阵和线性变换,线性方程组都是一一对应的.引入矩阵的转置,矩阵的逆,矩阵的行列式,矩陣的伴随矩阵,还有矩阵的特征值与特征向量以及这些运算的性质有什么几何意义.如何用线性变换或线性方程组来解释?

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当你知道工具的用处理论与工具如何结合的时候，通常会加速咱们对两者的学习效率

那么，Numpy是什么
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量维度的数组与矩阵运算此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

• 假定AX=b求解未知矩阵X 【线性代数矩阵运算中常遇到的运算问题】

2.1 求解AX=b中的未知参数矩阵X

2.2 利用最小二乘法拟合函数模型

给出一组数据【5对（Xi,Yi）參数】，用最小二乘法求形如：f(x)=a+b*x^3的经验公式。

2.3 数组创建/初始化

• return 在指定范围内的均匀间隔的数字（组成的数组）也即返囙一个等差数列
• num - 元素个数，默认为50
• dtype - 返回结果的数据类型，默认无若无，则参考输入数据类型

2.4 线性代数矩陣运算常用运算

# 创建指定的初始化数组
矩阵的行列式值|A|：