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法学返回Python中线性代数的Cholesky分解
要返回Cholesky分解，请使用numpy.linalg.cholesky()方法。返回方阵a的Cholesky分解L * L.H，其中L是下三角矩阵，.H是共轭转置运算符。a必须是Hermitian（埃尔米特）且正定的。不会执行任何检查以验证a是否为Hermitian矩阵。此外，只使用a的下三角和对角元素。实际上只返回L。
参数a是Hermitian（如果所有元素都是实数，则为对称）正定输入矩阵。该方法返回a的上三角或下三角Cholesky因子。如果a是矩阵对象，则返回矩阵对象。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用numpy.array()方法创建一个二维numpy数组：
arr = np.array([[1,-2j],[2j,5]])
显示数组：
print("Our Array...\n",arr)检查维度：
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
获取数据类型：
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)获取形状：
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
要返回Cholesky分解，请使用numpy.linalg.cholesky()方法：
print("\nCholesky decomposition in Linear Algebra...\n",np.linalg.cholesky(arr))示例
import numpy as np
# Creating a 2D numpy array using the numpy.array() method
arr = np.array([[1,-2j],[2j,5]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To return the Cholesky decomposition, use the numpy.linalg.cholesky() method.
print("\nCholesky decomposition in Linear Algebra...\n",np.linalg.cholesky(arr))输出
Our Array... [[ 1.+0.j -0.-2.j] [ 0.+2.j 5.+0.j]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... complex128 Shape of our Array object... (2, 2) Cholesky decomposition in Linear Algebra... [[1.+0.j 0.+0.j] [0.+2.j 1.+0.j]]
更新于：2022年2月24日
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