【視頻學習】NumPy和SciPy求解數學問題

1.矩陣及矩陣乘法

1. 矩陣對象matrix繼承自數組對象ndarray
2. matrix擁有ndarray的所有數據屬性和方法

##a爲數組，將其轉化爲矩陣m
m=np.mat(a)

2.求解線性方程（組）

形如 AX=b 的線性方程組求解

np.linalg.solve(A,b)

3.求解非線性方程（組）

scipy.optimize庫中的fsolve函數基本調用格式：
fsolve(func,x0)

func(x)是計算方程組誤差的函數，它的參數x是一個矢量，表示方程組的各個未知數的一組可能解，func返回將x代入方程組之後得到的誤差；x0爲未知數矢量的初始值。

# 求解sin(x)-cos(x)=0.2
from numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def f(A):
		return [np.sin(np.radians(A[0])) - np.cos(np.radians(A[0])) - 0.2]
result = fsolve(f,[0])

4.數值積分

from scipy import integrate
def circle(x):
			return np.power(1-x*x,0.5)
pi_half,err = integrate.quad(circle,-1,-1)