svd分解及意义
如何用python学习线性代数？
如何用python学习线性代数？
python里边有一个专门用于科学计算的库numpy，其中就包含了线性代数这一部分，包括矩阵相乘，求方阵的逆，QR分解，奇异值分解等，下面我简单介绍一下numpy中关于线性代数常用的一部分函数，实验环境win7 python3.6 ipython qtconsole（ipython的一种，简单快捷），主要步骤如下：
1.首先，安装numpy，这里直接pip install numpy安装就行，如果嫌麻烦的换，直接装anaconda或winpython也行（本身集成了numpy）：
2.成功安装后，我们就可以线性代数的计算了，主要如下：
矩阵相乘：dot函数
计算矩阵行列式：det函数
计算方阵的逆：inv函数
计算QR分解：qr函数
计算奇异值分解：svd函数
计算方阵的本征值和本征向量：eig函数
解线性方程组Axb，其中A为方阵：solve函数
计算Axb的最小二乘解：lstsq函数
3.还有许多其他函数，我这里就不一一介绍了，感兴趣的可以了解一下这个网址，介绍的比较详细，当然也可以到官网看一下官方文档，都一样。
至此，numpy简单的线性代数计算就介绍完了。线性代数在计算中会经常碰到，尤其是在科研中，numpy集成了基本的线性代数运算，对于线性代数问题计算起来会更简单，当然matlab使用起来也很方便，这个就因人而异了，那个使用起来顺手就用那个，我这里就大概介绍一下python中用于线性代数计算的包numpy，当然还有其他的包，这里就不赘述了，感兴趣的话可以在网上搜一下，了解了解，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
用python学习线性代数是不错的想法，因为我曾经用matlab学习过线性代数，效果非常好！
具体来说，边学线性代数边学python，可以让两个技能同时提高。比如，矩阵乘法先用手算，再用python编程计算，再两者答案进行比较，这样两者就都掌握了，非常有成就感！越学越想学！欢迎与肥波猫一起学习！欢迎关注，谢谢点赞。
学大数据需要有基础吗？
学习大数据自然是需要基础的，而且相比一般的程序员，大数据的门槛还要略高一点。
大数据之所以被称为大数据，自然是因为有庞大的数据量，复杂的数据模型，因此，要学习大数据需要至少两方面的基础，一是编程方面的基础，二是数学及算法方面的基础。
先谈谈编程方面的基础现在做大数据的主流语言有两种，一个是Java，Java作为最受欢迎的编程语言，可以说是比较全能的了，各种领域基本都有Java的影子。Hadoop作为基于Java而设计的大数据框架，也是被应用得非常多的。
另一个就是Python，Python是一个后起之秀，在大数据和AI时代才发展起来的语言，近两年非常的受欢迎。
那么学好这些变成语言，熟悉相应的大数据框架，才能够在这个行业有一个基本的位置，否则，你连大数据实现的基本知识都没有，谈何大数据呢？
然后，比编程能力更重要的就是数学大数据的处理中，设计到了大量的和数学有关的知识，没有数学的基础，基本上你就是看到如大海一般的一个个数字，然后无从下手。
要做好大数据，我们至少需要这几个方面的数学基础：
概率论与数理统计
在数据建模和数据挖掘中，我们会用到很多和概率、数理统计相关的知识点，例如多为随机变量及其分布、方差分析及回归分析、贝叶斯理论等等。
如果没有这些理论的支持，我们在进行建模和挖掘的过程中，就可能出现较大的偏差或者效率的低下。
线性代数
在大数据的应用场景中，我们会把分析对象抽象成为矩阵，而矩阵就会有转置、向量等等公式应用到我们的实际场景中。奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等，都在大数据分析中广泛应用的分析法，所以，学好线性代数，对于大数据有着重要的意义。
当然，理工类的专业，大学基本都会学习线性代数，大学学习的这些知识你熟练了，也就够用了。
这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。
离散数学
离散数学是计算机科学的重要基础，自然重要性不言而喻，大数据也是逃不脱计算机科学的范畴，自然也是必须学好的一门学科。
看完以后，是不是觉得很“简单”，OK，那么你可以选择好好学习，天天向上了。