# Python的线性代数怎么实现
Python通过强大的科学计算库（如NumPy和SciPy）提供了高效的线性代数实现能力。以下是核心实现方式：
## 1. NumPy基础操作
NumPy是Python线性代数的核心库，其`ndarray`对象支持多维数组运算：
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建矩阵
B = np.eye(2) # 单位矩阵
C = A @ B # 矩阵乘法
NumPy的linalg模块提供关键功能：
det = np.linalg.det(A) # 行列式计算
inv = np.linalg.inv(A) # 矩阵求逆
eigvals = np.linalg.eigvals(A) # 特征值计算
SciPy在NumPy基础上扩展了稀疏矩阵等特性：
from scipy import linalg
lu = linalg.lu_factor(A) # LU分解
sparse模块这些工具使Python成为科学计算和机器学习领域线性代数实现的首选语言。 “`
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