python中np.linalg.inv()的作用
时间: 2023-11-22 08:54:08 浏览: 59
在Python中,`numpy.linalg.inv()`函数用于计算矩阵的逆矩阵。矩阵的逆矩阵是一个矩阵,它与原始矩阵相乘得到一个单位矩阵,即逆矩阵和原始矩阵互为逆矩阵。逆矩阵可以用于解线性方程组、计算行列式和计算矩阵的秩等计算中。如果矩阵不可逆,则会引发LinAlgError异常。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个2x2矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算矩阵的逆矩阵
inv_matrix = np.linalg.inv(matrix)
# 输出矩阵以及逆矩阵
print("Matrix:\n", matrix)
print("Inverse Matrix:\n", inv_matrix)
```
输出结果:
```
Matrix:
[[1 2]
[3 4]]
Inverse Matrix:
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
```
相关问题
Python np.linalg.inv
`np.linalg.inv` 是 NumPy 中的一个函数,用于计算矩阵的逆。其语法如下:
```python
numpy.linalg.inv(a)
```
其中,参数 `a` 是一个可逆矩阵。如果 `a` 不可逆,函数将会抛出 LinAlgError 异常。该函数会返回一个与 `a` 形状相同的矩阵,表示 `a` 的逆矩阵。
例如,下面的代码展示了如何计算一个 2x2 的矩阵的逆:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a_inv = np.linalg.inv(a)
print(a)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]]
print(a_inv)
# 输出:
# [[-2. 1. ]
# [ 1.5 -0.5]]
```
需要注意的是,矩阵的逆并不总是存在,只有当矩阵的行列式不为 0 时,矩阵的逆才存在。
np.linalg.inv
np.linalg.inv函数是NumPy库中的一个函数,用于计算一个矩阵的逆矩阵。它将一个给定的方阵作为输入,并返回其逆矩阵。
在NumPy中,np.linalg.inv函数的调用格式如下:
```python
numpy.linalg.inv(a)
```
其中,a是一个二维的方阵。
例如,如果我们有一个2x2的矩阵a,我们可以使用np.linalg.inv函数来计算它的逆矩阵:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a_inv = np.linalg.inv(a)
print(a_inv)
```
输出结果将是:
```
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
```
请注意,如果矩阵不可逆(例如奇异矩阵),则np.linalg.inv函数将引发LinAlgError异常。