G3f NumPy: linalg - Pythonkurs (PDF)

Die Datei enthält die Präsentation „G3f NumPy: linalg - Pythonkurs“. Das NumPy Unterpaket numpy.linalg hält viele hilfreiche Funktionen für die Lösung von Aufgaben aus der linearen Algebra bereit. Wir werden uns in diesem Abschnitt einige der wichtigsten Funktionen im Detail anschauen: Es gibt Möglichkeiten, die Determinate, den Rang und die Inverse einer Matrix direkt zu bestimmen. Verschiedene Vektor- und Matrixnormen können berechnet werden auf Basis von ndarrays als Argument. Lineare Gleichungssysteme lassen sich mit der solve() Funktion lösen. Zusätzlich besteht eine fertige Lösung für Eigenwertprobleme, zur Ermittlung von Eigenwerten und Eigenvektoren. Ergänzend enthält das ausführliche Jupyter Notebook noch einige Details zum fortgeschrittenen Thema der Lösung von überbestimmten Gleichungssystemen. Diese können durch eine sogenannte least squares Lösung berechnet werden und Interessierte können sich zu diesem Thema gerne im Jupyter Notebook informieren. Der Abschnitt besteht aus einem ausführlich kommentierten Jupyter Notebook, mit welchem Sie selbst die besprochenen Inhalte des Abschnitts erproben können und einem Video mit zugehörigen Erklärungen des Dozenten.