人工智慧之線性代數
線性代數知識（python之Numpy庫）
向量
向量：其實可以把向量看成是N維空間的一個座標，向量的建立(使用numpy中的array)和基本運算比較簡單。
矩陣
矩陣的建立：numpy.array() ，numpy.mat()，dot()計算 兩個矩陣的乘積
矩陣運算
1.矩陣的逆：numpy.linalg.inv(a) 一個矩陣可逆則原始矩陣乘逆矩陣為單位矩陣奇異矩陣不存在逆矩陣
2.轉置矩陣:a.T
3.特徵分解:np.linalg.eig(a)生成兩個值：分別是特徵值(陣列)，特徵向量
4.SVD分解:numpy.linalg.svd(a)生成三個值：3*3矩陣 3個元素 3*3矩陣
5.矩陣的秩:numpy.linalg.matrix_rank() 非奇異矩陣存在滿秩 奇異矩陣達不到滿秩
矩陣進階
1.行列式:numpy.linalg.det(a)求解行列式 行列式為0的矩陣不可逆2.求解線性方程組:numpy.linalg.solve(a,b)
3.範數:numpy.linalg.norm(a,ord=1)
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