线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
所谓“线性”，指的就是如下的数学关系：
其中， 叫线性算子或线性映射。所谓“代数”，指的就是用符号代替元素和运算，也就是说：我们不关心上面的x，y是实数还是函数，也不关心f是多项式还是微分，我们统一把他们都抽象成一个记号，或是一类矩阵。合在一起，线性代数研究的就是：满足线性关系 的线性算子f都有哪几类，以及他们分别都有什么性质。来源：百度百科
np.linalg.norm:
基本语法:norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
#x表示要度量的向量，ord表示范数的种类
参数 说明 计算方法
默认 二范数：ℓ2 x21+x22+…+x2n−−−−−−−−−−−−−−−√
ord=2 二范数：ℓ2 同上
ord=1 一范数：ℓ1 |x1|+|x2|+…+|xn|
ord=np.inf 无穷范数：ℓ∞ max(|xi|)
比如:
import numpy as np
x=np.array([3,4])
print(np.linalg.norm(x))
#5 根号(3^2+4^2)
print(np.linalg.norm(x,ord=1))
#7 3+4=7
print(np.linalg.norm(x,ord=np.inf))
#4 4是最大值
##使用inv函数计算逆矩阵
inv = np.linalg.inv(A)
print(inv)
# 检查原矩阵和求得的逆矩阵相乘的结果为单位矩阵
print(A*inv)
# 注：矩阵必须是方阵且可逆，否则会抛出LinAlgError异常
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作者：wx_411180165
来源：CSDN
原文：blog.csdn.net/qq_24726509…
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