计算材料学学习记录2
平台:Bohrium
老师:单斌教授
注:本节主要是几个库的学习
文章目录
- python和numpy的基础学习
- numpy的线性代数
- numpy.linalg
python和numpy的基础学习
略
数组运算和广播机制
- 如果两个矩阵大小相同,会进行对应位置上的运算
- 如果矩阵形状不同,numpy使用广播规则执行算术运算
如:32数组+12数组,相加时后者被扩充为3*2的数组,然后执行posiyion-wise的加法
数组内积
np.dot(A, B)
矩阵相乘
np.matmul(A, B)
numpy的线性代数
numpy.linalg
求行列式
np.linalg.det(A)
求逆
np.linalg.inv(A)
求特征值
lam, v = np.linalg.eig(A)
# lam: A的特征值
# v: A的特征向量
求解线性方程
x = np.linalg.solve(A, b) # 求解Ax=b