python numpy求逆矩阵的函数

在 Python 中，可以使用 NumPy 库中的 `linalg.inv()` 函数来求解矩阵的逆矩阵。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个 3x3 的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]])

# 求矩阵 A 的逆矩阵
A_inv = np.linalg.inv(A)

print(A_inv)

输出结果为：

[[-1.38888889  0.66666667  0.11111111]
 [ 0.77777778 -1.33333333  0.44444444]
 [-0.11111111  0.33333333 -0.11111111]]

注意：对于非方阵、奇异矩阵（即行列式为0的矩阵）或近似奇异矩阵，逆矩阵不存在。此时可以使用伪逆矩阵来进行计算，NumPy 中的 `linalg.pinv()` 函数可以实现伪逆矩阵的计算。

相关问题

python numpy中求矩阵的逆

以下是使用Python numpy库中求矩阵逆的方法：

import numpy as np

# 定义一个非奇异矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求逆
a_inv = np.linalg.inv(a)

# 输出结果
print(a_inv)

输出结果为：

[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]

其中，`np.linalg.inv()`函数用于求矩阵的逆，参数为一个矩阵。如果矩阵是奇异的，则会抛出LinAlgError异常。

python numpy求矩阵转置的函数

在 NumPy 中，可以使用 `numpy.transpose()` 函数来实现矩阵的转置。具体用法如下：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]])

# 求矩阵转置
transpose_matrix = np.transpose(matrix)

print(transpose_matrix)

这段代码中，我们先定义了一个 2 行 3 列的矩阵 `matrix`，然后使用 `np.transpose()` 函数对 `matrix` 进行转置，将结果保存在 `transpose_matrix` 中，并打印输出。输出结果为：

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

可以看到，转置后的矩阵的行列数互换了，并且元素顺序也发生了变化。