numpy一维矩阵求逆

在NumPy库中，对于一维矩阵（实际上NumPy中的数组是一维或多维的），通常不需要直接求逆，因为它们实际上是向量而不是矩阵。如果你有一个二维数组代表的是一个方阵（即行数等于列数的矩阵），你可以使用`numpy.linalg.inv()`函数来计算它的逆。

例如，假设你有一个名为`arr`的一维NumPy数组转换成的二维矩阵，首先你需要将其转换为二维数组，然后才能求逆：

import numpy as np

# 假设 arr 是一个一维向量
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将一维向量转换为二维矩阵 (如果它是一个方阵)
arr_2d = arr.reshape(1, -1) if len(arr.shape) == 1 else arr

# 检查是否可以求逆
if arr_2d.shape[0] == arr_2d.shape[1]:
    inv_arr = np.linalg.inv(arr_2d)
else:
    print("无法对非方阵求逆")

inv_arr

注意，不是所有的一维数组都可以转换为有效的方阵来求逆，只有行列数相等的才是方阵。如果一维数组长度小于2，那么它就不是一个矩阵，自然也无法求逆。

相关问题

numpy 二维矩阵逆时针旋转

可以使用numpy中的旋转函数`rot90()`实现二维矩阵的逆时针旋转。

例如，对于一个二维矩阵arr，可以使用以下代码将其逆时针旋转90度：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 逆时针旋转90度
rotated_arr = np.rot90(arr, k=1)

print(rotated_arr)

输出结果为：

[[3 6 9]
 [2 5 8]
 [1 4 7]]

其中，`k`参数表示旋转的次数，当`k=1`时表示逆时针旋转90度。如果需要逆时针旋转180度，可以设置`k=2`；如果需要逆时针旋转270度，可以设置`k=3`。

numpy 三维矩阵

以下是一个关于numpy三维矩阵的例子：

import numpy as np

# 生成一个三维矩阵，五堆，五行，两列
a3d = np.arange(50).reshape(5, 5, 2)
print(a3d)

输出结果为：

array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9]],

       [[10, 11],
        [12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19]],

       [[20, 21],
        [22, 23],
        [24, 25],
        [26, 27],
        [28, 29]],

       [[30, 31],
        [32, 33],
        [34, 35],
        [36, 37],
        [38, 39]],

       [[40, 41],
        [42, 43],
        [44, 45],
        [46, 47],
        [48, 49]]])