主要介绍了Python常用库Numpy进行矩阵运算详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

用Python来编写机器学习方面的代码是相当简单的，因为Python下有很多关于机器学习的库。其中下面三个库numpy，scipy,matplotlib,scikit-learn是常用组合，分别是科学计算包，科学工具集，画图工具包,机器学习工具集。 numpy :主要用来做一些科学运算，主要是矩阵的运算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的

Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！ Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。 Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行了优化，使我们能够高效地执行线性代数运算，使其非常适合解决机器学习问题。 与Python列表相比