`NumPy` bietet eine Vielzahl an **Funktionen** zur Durchführung von **Lineare Algebra Operationen** an Arrays, einschließlich **Matrixmultiplikation**, **Transposition**, **Inversion** und **Zerlegung**. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- **`dot()`**: Berechnet das **Skalarprodukt** zweier Arrays;
- **`transpose()`**: **Transponiert** ein Array;
- **`inv()`**: Berechnet die **Inverse** einer Matrix;
- **`linalg.svd()`**: Führt die **Singulärwertzerlegung** einer Matrix durch;
- **`linalg.eig()`**: Bestimmt die **Eigenwerte** und **Eigenvektoren** einer Matrix.

In diesem Projekt werden wir uns eingehend mit den Grundlagen von NumPy beschäftigen, seine zentralen Funktionen erkunden und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken. Durch das Verständnis seiner Architektur und Möglichkeiten werden wir begreifen, warum es als unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler im Bereich der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und darüber hinaus gilt.

In diesem Projekt werden wir die Grundlagen von NumPy erkunden, seine Kernfunktionen untersuchen und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken.

Einstieg in die Grundlagen von NumPy

Lineare Algebraoperationen

Lösung