python 求逆矩阵
时间: 2023-09-23 16:07:09 浏览: 84
在Python中,可以使用NumPy库来求矩阵的逆矩阵。具体实现方法如下:
1. 导入NumPy库
```python
import numpy as np
```
2. 定义要求逆矩阵的矩阵
```python
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
```
3. 求逆矩阵
```python
A_inv = np.linalg.inv(A)
```
其中,`linalg.inv`是NumPy库中求逆矩阵的函数。
4. 输出逆矩阵
```python
print(A_inv)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
A_inv = np.linalg.inv(A)
print(A_inv)
```
输出结果为:
```
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
```
相关问题
Python 求逆矩阵
在Python中,可以使用numpy库中的linalg.inv()函数来求解矩阵的逆。首先,将原始矩阵作为参数传递给inv()函数,它将返回原始矩阵的逆矩阵。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
M = np.array(\[\[1, 2, -1\], \[2, 3, 4\], \[3, 1, 2\]\])
inverse_M = np.linalg.inv(M)
print(inverse_M)
```
这段代码将打印出原始矩阵的逆矩阵。请注意,如果原始矩阵不可逆(奇异矩阵),则会引发LinAlgError异常。因此,在实际应用中,我们应该先检查矩阵是否可逆。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python——矩阵求逆、矩阵的转置](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/126028432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python求矩阵的逆](https://blog.csdn.net/weixin_43905191/article/details/104695990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python求逆矩阵
要在Python中求解矩阵的逆,可以使用NumPy库中的linalg.inv函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
a = np.array(\[\[3, 4\], \[5, 6\]\])
b = np.linalg.inv(a)
print(b)
```
这段代码将输出矩阵a的逆矩阵。\[1\]
另外,如果你想使用矩阵对象来求逆,可以使用NumPy库中的matrix对象的.I属性。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
a = np.array(\[\[3, 4\], \[5, 6\]\])
A = np.matrix(a)
b = A.I
print(b)
```
这段代码将输出矩阵a的逆矩阵。\[2\]
如果你需要求解奇异矩阵的伪逆,可以使用NumPy库中的pinv函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
A = np.zeros((4, 4))
A\[0, -1\] = 2
A\[-1, 0\] = -1
A = np.matrix(A)
b = np.linalg.pinv(A)
print(b)
```
这段代码将输出奇异矩阵A的伪逆矩阵。\[2\]
希望这些代码能帮助到你!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [线性代数:Python求解矩阵的逆](https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/102547969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python——矩阵求逆、矩阵的转置](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/126028432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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