深度学习中经常涉及多维数组或矩阵的运算，正好NumPy模块提供了许多相关的计算方法，下面介绍一些常用的方法。

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import numpy as np

nd14=np.arange(9).reshape([3,3])

#矩阵转置
np.transpose(nd14)

#矩阵乘法运算
a=np.arange(12).reshape([3,4])
b=np.arange(8).reshape([4,2])
a.dot(b)

#求矩阵的迹
a.trace()
#计算矩阵行列式
np.linalg.det(nd14)

#计算逆矩阵
c=np.random.random([3,3])
np.linalg.solve(c,np.eye(3))

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上面介绍的几种方法是numpy.linalg模块中的函数，numpy.linalg模块中的函数是满足行业标准级的Fortran库，具体请看表1-1。