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42.3: Revisión de Python Numpy Package

  • Page ID
    115494
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)

    \( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    ( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)

    \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)

    \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)

    \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    \( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)

    \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)

    \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\)

    \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)

    \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\)

    \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)

    \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    \( \newcommand{\vectorA}[1]{\vec{#1}}      % arrow\)

    \( \newcommand{\vectorAt}[1]{\vec{\text{#1}}}      % arrow\)

    \( \newcommand{\vectorB}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vectorC}[1]{\textbf{#1}} \)

    \( \newcommand{\vectorD}[1]{\overrightarrow{#1}} \)

    \( \newcommand{\vectorDt}[1]{\overrightarrow{\text{#1}}} \)

    \( \newcommand{\vectE}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash{\mathbf {#1}}}} \)

    \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)

    Enlace directo al video de Youtube.

    from IPython.display import YouTubeVideo
    YouTubeVideo("_hbWtNgstlI",width=640,height=320, cc_load_policy=True)

    La biblioteca Python Numpy tiene un objeto “Matrix” que se puede inicializar de la siguiente manera:

    import numpy as np
    A = np.matrix([[1,1], [20,25]])
    b = np.matrix([[30],[690]])
    print("A="+str(A))
    print("b="+str(b))
    A=[[ 1  1]
     [20 25]]
    b=[[ 30]
     [690]]
    

    Python puede resolver ecuaciones en el\(Ax=b\) formato con la biblioteca numpy.linalg. Por ejemplo:

    import numpy as sp
    
    x = sp.linalg.solve(A, b)
    print("X="+str(x))
    X=[[12.]
     [18.]]
    

    La biblioteca numpy.linalg es solo un subconjunto de la biblioteca scipy.linalg. Por extraño que no se pueda cargar la biblioteca de SCiPy de la misma manera. En su lugar puedes llamarlo de la siguiente manera:

    import scipy.linalg as la
    
    x = la.solve(A, b)
    print("X="+str(x))
    X=[[12.]
     [18.]]
    
    Hacer esto

    Convierta el siguiente sistema de ecuaciones lineales en matrices numpy y resuelva usando un solucionador de álgebra lineal python\(18x + 21y = 22672x - 3y = 644\)

    ##Put your answer to the above question here.

    This page titled 42.3: Revisión de Python Numpy Package is shared under a CC BY-NC 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Dirk Colbry via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform; a detailed edit history is available upon request.