数据分析python毕业论文

首先这是一个3行4列的矩阵，秩小于等于3，首先验证秩是否为3，经过你上面的等价变换后，得到的矩阵可以取一个三阶子矩阵，并计算该矩阵的行列式是否为零。注意这个三阶矩阵并非唯一的，你只需找到一个三阶子矩阵的行列式不为零就能说明这三个向量线性无关，从而说明矩阵的秩为3。原题中你可以取第一列第二列第三列，组成的行列式其数值也不为零。

原理：利用矩阵的行初等变换，把矩阵变成阶梯形或标准形。方法：1.定义二维数组，类型根据需要，整形或浮点型，或双精度型。2.如第1行第1列不为0，（1）用这个数除第1行所有各数（2）用这一行乘-a(i,1)加到第i行上 （3）i取遍其余各行。这样第1列除第1行外均为03.对其余各行做类似处理，直到以下各行全部为0为止。4.不全为0的行数即是秩数。

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。线性代数之矩阵秩的求法K阶子式的定义在m×n的矩阵A中，任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n)，位于这些行和列交叉处的 个元素，在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式。不难发现矩阵A有个 个k阶子式。 比如有矩阵A 比如取第1行，第3行，第1列，第4列交叉上的元素组成的子式即为其一个2阶子式。即按照如下划线操作 ：即其中的一个2阶子式是： 矩阵秩的定义设在m×n的矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式全等于0，则D是该矩阵的最高阶非零子式。非零子式的最高阶数即叫做矩阵的秩 记作R(A) r是rank的缩写。不难发现矩阵的秩有如下特点： R(A)大于等于0小于等于min{m,n}。r(A) = m 取了所有的行，叫行满秩r(A) = n 取了所有的列，叫列满秩r(A) < min{m,n}则叫做降秩A是方阵，A满秩的充要条件是A是可逆的(转换为A的行列式不等于0，所以可逆)r(A) = r的充要条件是有一个r阶子式不为0，所有r+1阶子式为0矩阵A（m乘n阶）左乘m阶可逆矩阵P，右乘n阶可逆矩阵Q，或者左右乘可逆矩阵PAQ不改变其秩。对矩阵实施(行、列）初等变换不改变矩阵的秩阶梯形矩阵的秩 r(A)等于非零行的行数。A的秩等于A转置的秩任意矩阵乘可逆矩阵，秩不变矩阵秩的求法定义法该方法是根据矩阵的秩的定义来求，如果找到k阶子式为0，而k-1阶不为0，那么k-1即该矩阵的秩。#Sample1（示例一），求下列矩阵的秩：A=针对矩阵A，我们先找它的一个3阶子式看看是否为0，比如我们找的是很显然该三阶子式等于-1≠0，所以该矩阵的秩是3。因为当前矩阵没有4阶子式子，所以3是该矩阵的最高阶。#Sample2（示例二）：已知矩阵A ，如果R(A)<3,求a。Step1：这种已知矩阵的秩求参数的题目需要借助秩的定义。因为当前矩阵A是3阶的，而R(A)又小于3，那么A的三阶子式(即A本身)为0。Step2：可按照行(列)将第2、3行(列)都加到第1行(列)上去，然后提取公因子a+2,Step3：再以第1行（列）为轴，消除其它行(列)进而得到Step4：（a+2） =0 所以a=-2或者a=1。类似的,#Sample3（示例三）如果如下的矩阵A的秩R(A)等于3那么k等多少呢？思路:该题的思路跟上例类似，不过这里解出的k（k=1或者k=-3）需要带回原矩阵里核验下，而k=1时R(A)=1和题目的条件冲突，所以k只能为-3。阶梯型数非零行数分两步:第一步先将原矩阵化简成阶梯型矩阵第二步数新矩阵的非零行行数，该函数即对应原矩阵的秩。#Sample4（示例四）：示例，求如下矩阵A的秩Step1：第1行的-2倍加到第2行上去、第1行的1倍加到第三行上去，于是得到Step2：针对上述矩阵，将第2行加到第3行上去，于是得到Step3：此时我们已经能输出非0行的函数即2，所以矩阵A的秩是2。阶梯型画台阶我们可以借助阶梯的图形化方式勾出台阶数，见下图示例#Sample5（示例五）：注：1 画阶梯(台阶下的元素全为0)数台阶，台阶水平方向可跨多列，垂直(列)方向不能跨多行（即一次只能有1个台阶）。2 该方法本质上属于阶梯型，只是操作时以图形化数台阶的方式。发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：原文链接：本文参与 腾讯云自媒体分享计划 ，欢迎热爱写作的你一起参与！本文分享自作者个人站点/博客复制如有侵权，请联系 删除。展开阅读全文httpsJava网络安全文章来自专栏全栈程序员必看 篇文章192 人关注订阅评论 (0)写评论暂无人发表评论相关文章线性代数精华3——矩阵的初等变换与矩阵的秩矩阵的初等变换这个概念可能在很多人听来有些陌生，但其实我们早在初中的解多元方程组的时候就用过它。只不过在课本当中，这种方法叫做消元法。我们先来看一个课本里的例子...博客 | MIT—线性代数（上）在中国不知所以的《线性代数》教材的目录排版下，当前大多数本土毕业生均能熟练使用公式计算行列式或求解线性方程组，却丝毫不能体会线性代数真正内涵的精髓所在。包括我在...呆在家无聊？何不抓住这个机会好好学习！本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都...线性代数知识汇总线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平...机器学习的数学基础向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。机器学习数学基础：线性代数基本定理本文是《机器学习数学基础》补充资料，更多内容请访问：线性代数(十)列空间和零空间我们已经在第六讲讲解过了，在这里我们还将讨论他们所在空间的维数，以及它们自身的维数和构成它们的基。线性代数(十)列空间和零空间我们已经在第六讲讲解过了，在这里我们还将讨论他们所在空间的维数，以及它们自身的维数和构成它们的基。线代矩阵问题Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优...开发者必读：计算机科学中的线性代数（附论文）来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC...Python|线代矩阵问题Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优...利用 Numpy 进行矩阵相关运算NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，N...开发者必读：计算机科学中的线性代数高斯约旦消元法求逆矩阵的思想(分块矩阵的逆矩阵)求一个 N × N N×N N×N的矩阵的逆矩阵。答案对 1 0 9 + 7 10^9+7 109+7取模。矩阵分析（十三）矩阵分解设A\in \mathbb{C}_r^{m\times n}，则存在B\in \mathbb{C}_r^{m\times r}, C\in \mathbb{C}...数据科学中必须知道的5个关于奇异值分解（SVD）的应用这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。Numpy中常用的10个矩阵操作示例我将包括本文中讨论的每个矩阵操作的含义、背景描述和代码示例。本文末尾的“关键要点”一节将提供一些更具体矩阵操作的简要总结。所以，一定要阅读这部分内容。线性代数与解析几何——Part2 矩阵与行列式更多文章社区活动腾讯云自媒体分享计划入驻社区，可分享总价值百万资源包邀请好友加入自媒体分享计划邀请好友，同享奖励 30 / 100 / 180 元云服务器代金券长按识别或截图保存关注腾讯云开发者Copyright © 2013-2022Tencent Cloud. All Rights Reserved.腾讯云 版权所有

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