1.常用矩阵方法:
创建n *n单位矩阵:
np.eye(n)
>>> a = np.eye(6)
>>> print a
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]]
矩阵的转置:A.T
计算协方差矩阵:np.cov(x),np.cov(x,y)
计算矩阵的的际(对角线元素和):a.trace()
相关系数:np.corrcoef(x,y)
给出对角线元素:a.diagonal()
2.多项式
多项式拟合:poly=np.polyfit(x,y,n),x,y 为横纵坐标值,返回值为多项式的次数
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
>>> y = np.array([0.0,0.8,0.9,0.1,-0.8,-1.0])
>>> z = np.polyfit(x,y,3)
>>> print z
[ 0.08703704 -0.81349206 1.69312169 -0.03968254]
多项式求导函数,np.polyder(poly),返回多项式导函数的系数
>>> d = np.polyder(z)
>>> print d
[ 0.26111111 -1.62698413 1.69312169]
多项式求根,多项式的根是指使得多项式等于0时未知数的取值。np.roots(z)
>>> r = np.roots(z)
>>> print r
[6.24151464 3.08128307 0.02370685]
多项式在某个点上的值:np.polyval(poly,x[n]),返回多项式在横轴点上的x[n]上的值
>>> v = np.polyval(z,3)
>>> print v
0.06825396825397152
两个多项式做差运算,np.polysub(a,b)