Python numpy线性代数与随机漫步实例分析

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线性代数

线性代数，矩阵计算，优化与内存；比如矩阵乘法，分解，行列式等数学知识，是所有数组类库的重要组成部分。和MATLAB等其他语言相比，numpy的线性代数中有所不同的是矩阵相乘不是点积运算而是逐个元素计算，因此在numpy里面都有一个特定的函数来计算，它就是dot，

语法如下：

numpy之线性代数函数

伪随机数生成

numpy.random模块填补了Python内建的random模块的不足，可以高效的生成多种概率分布下的完整样本数组。比如我们使用nORMal来获得一个8*8的正态分布样本数组

随机数种子：

什么是随机数种子？举一个简单的例子，如果我的随机种子是100，那么计算机就会在0-100中随机产生，看下面

随机种子是1111....

上述的表格如果你看不懂，可以去看一看概率论与数理统计的知识，方便你深度理解每一个概念和用法

随即漫步

示例

上面模拟的是一个简单的随机漫步，就比如说我们的掷硬币，每次的结果1或者-1，然后计算积累值

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