python为什么要用到线性代数
针对数学计算，Python都提供了哪些实用的模块？
针对数学计算，Python都提供了哪些实用的模块？
python作为一门广泛应用的编程语言，本身针对数学计算提供了非常多的模块，下面我简单介绍3个比较常用的数学计算模块，分别是math，numpy和sympy，感兴趣的朋友可以尝试一下：
python基础计算—math这是python自带的一个标准数学计算库，不需要单独安装，直接导入就可使用，基本功能和C语言的math库差不多，可以进行日常大部分的数学计算，包括开方、取余、正弦、余弦、阶乘、求和等，如果你只是进行简单的数学计算，可以考虑使用一下这个模块，使用起来非常容易，也很好掌握，测试代码如下，直接调用对应函数即可计算：
python科学计算—numpy这个模块在科学计算中经常会用到，除了提供math库基本的计算外，还支持线性代数等高级功能，内置了大量函数和类型，可以很方便的求取矩阵的逆矩阵、特征值、特征向量、奇异值、行列式等，如果你需要进行复杂的数学计算（神经网络等），那么可以考虑使用一下这个模块，非常不错：
注意：这里如果需要使用numpy模块的话，需要先pip安装（直接在cmd窗口输入命令“pip install numpy”即可），然后才能导入，测试代码如下，直接调用现成的计算函数就行，非常简单，效率也不错：
python高等计算—sympy这是python一个非常不错的符号数学计算模块，对于高等数学来说，非常有用，内置了大量实用函数，可以很方便的进行求导、求极限、求定积分、求不定积分、解微分方程、解线性方程组等，如果你需要经常进行这些复杂的数学运算，可以使用一下这个模块，非常方便：
需要注意的是，sympy模块也需要单独安装，然后才能导入使用，安装方式和numpy一样，直接在cmd窗口输入命令“pip install sympy”就行，测试代码如下，先定义对应未知数和方程，然后直接计算就行，非常简单：
至此，我们就完成了math，numpy，sympy这3个数学计算模块的安装和使用。总的来说，这3个模块使用起来都非常简单，也容易学习，只要你有一定的python基础，熟悉一下相关文档和示例，很快就能掌握的，当然，还有其他模块，像scipy等也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
线性代数内容？
线性代数是属于大学数学体系的一个重要组成部分，是与高等数学微积分同等地位的一门数学课程，主要学习矩阵及其运算，向量及其计算，行列式计算，特征向量，单位矩阵等。线性代数基础概念还是比较好理解的，但是计算量特别大，而且计算过程比较复杂，容易出错