numpy数据分析实例numpy案例

numpy数据分析实例 numpy案例

解析：

我们需要导入numpy库。然后，我们可以使用numpy的random模块生成一些随机数据。接着，我们可以使用numpy的linalg模块进行线性代数运算，如矩阵乘法、求逆等。最后，我们可以使用numpy的ndarray模块将结果转换为Python列表或数组。

代码如下：

import numpy as np# 生成随机数据np.random.seed(0)data = np.random.rand(10, 5)print("原始数据：")print(data)# 矩阵乘法A = np.array([[1, 2], [3, 4]])B = np.array([[5, 6], [7, 8]])C = np.dot(A, B)print("矩阵乘法结果：")print(C)# 求逆D = np.array([[9, 10], [11, 12]])inv_D = np.linalg.inv(D)print("矩阵求逆结果：")print(inv_D)# 将结果转换为Python列表或数组result = np.array([data, C, inv_D])print("转换后的结果：")print(result)