Python语言及其应用（第2版）

Python

的科学

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>>> plain_list = [num * 3 for num in plain_list]

>>> plain_list

[0, 3, 6, 9]

这种批量操作同样适用于加法、减法、除法以及

NumPy

库中的其他函数。例如，可以使

用

zeros()

和

+

将数组的所有元素初始化为某个值。

>>> from numpy import *

>>> a = zeros((2, 5)) + 17.0

>>> a

array([[ 17., 17., 17., 17., 17.],

[ 17., 17., 17., 17., 17.]])

22.3.7

线性代数

NumPy

包含许多与线性代数相关的函数。例如，定义下列线性方程组：

4x + 5y = 20

x + 2y = 13

如何解方程？可以构建如下两个数组。

•

coefficients

（

x

和

y

的乘数）

•

dependent

变量（方程的右侧）

>>> import numpy as np

>>> coefficients = np.array([ [4, 5], [1, 2] ])

>>> dependents = np.array( [20, 13] )

现在，使用

linalg

模块的

solve()

函数：

>>> answers = np.linalg.solve(coefficients, dependents)

>>> answers

array([ -8.33333333, 10.66666667])

结果表明，