Python 线性代数

在Python中，线性代数是一个重要的领域，可以使用一些库来进行线性代数的计算和操作。在学习线性代数的基础知识时，可以涉及到一些概念和技术，如张量算法的基本性质、降维与非降维的求和、点积、矩阵-向量积、矩阵-矩阵乘法以及范数等。

在Python中，可以使用NumPy库来进行线性代数的计算和操作。例如，可以使用NumPy的ndarray对象来表示向量和矩阵，并使用相应的函数和操作来进行计算。对于张量算法的基本性质，可以使用NumPy的函数来实现相应的功能。

另外，还可以使用其他库，如PyTorch，来进行线性代数的计算。在PyTorch中，可以使用torch.tensor对象来表示向量和矩阵，并使用torch.norm函数来计算向量的范数。

总之，Python提供了各种库和函数来进行线性代数的计算和操作，可以根据具体的需求来选择适合的方法和工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中线性代数的相关基础知识](https://blog.csdn.net/weixin_43589205/article/details/126706770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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