Линейная алгебра в NumPy

Квадратная таблица описывает преобразование координат, а набор чисел может быть правой частью системы уравнений.

Число определитель показывает, можно ли однозначно восстановить исходные данные. Обратная матрица отменяет это преобразование, если оно обратимо. Ранг говорит, сколько строк или столбцов несут независимую информацию.

Когда таблица не квадратная или система не имеет точного решения, помогают псевдообратная матрица и метод наименьших квадратов. Норма матрицы сжимает всю таблицу в одно число для сравнения.

Разложения раскладывают таблицу на простые множители: собственные значения и векторы, сингулярные и QR-факторы. Степень матрицы и свёртки по осям связывают табличные операции с многомерными массивами.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного раздела.