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发表于
2020-09-29
|
更新于
2020-09-29
|
Python
|
总字数:
0
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
文章作者:
Estom
文章链接:
https://estom.github.io/2020/09/29/Python/scipy/9sparse/
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线性代数的本质 宇宙最强系列视频 向量的本质 图形=符号=坐标 线性组合、张成的空间与积 基向量i,j的可以表示向量空间。 任意两个向量的线性组合可以表示平面,称为向量的张成空间 不同的基向量,对向量空间的描述不同。 线性变换 线性变换:保持平行 原来的向量表示,乘以变换后的基向量表示 基向量变换。矩阵表示列向量的个数,列向量的每一个值,都表示向量的一个维度。矩阵的第一个维度,是所有列向量的第一个维度的排列。源向量的每一个维度,代表不同的基向量的scaling,缩放。 线性变换, 变换后的基向量=矩阵的列向量 原向量的每一个维度,都是对基向量的缩放。 目标向量的每一个维度,都是变换后的基向量在这一个维度的缩放的和。 [1,2,3,4]自身是1维数组,维度是4,能描述4个维度的数组。 矩阵乘法 批量的线性变换。 非方阵。行缺失,表示主成分保留,次要维度省略。 非方阵。行增加,表示补充了次要成分。
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