矩阵求逆函数numpy

numpy是一个开源的Python科学计算库，它提供了一个名为linalg的子模块，可以用来求解线性代数相关的问题，包括矩阵求逆。

具体而言，numpy.linalg.inv()函数可以用来求解矩阵的逆。该函数的输入为一个方阵（即行数等于列数的矩阵），输出为该矩阵的逆矩阵。如果输入矩阵不可逆，则会抛出LinAlgError异常。

下面是numpy.linalg.inv()函数的使用示例：

import numpy as np

# 定义一个2x2的方阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求解a的逆矩阵
a_inv = np.linalg.inv(a)

# 输出a及其逆矩阵
print("a =\n", a)
print("a_inv =\n", a_inv)

输出结果为：

a =
 [[1 2]
 [3 4]]
a_inv =
 [[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]

相关问题

numpy矩阵求逆函数

NumPy中的linalg.inv()函数可以用于计算矩阵的逆。在使用该函数之前，需要先导入NumPy库。该函数的参数是一个矩阵，返回值是该矩阵的逆矩阵。需要注意的是，只有非奇异矩阵才有逆矩阵。如果矩阵不可逆，则会抛出LinAlgError异常。此外，可以使用np.matrix()将数组转换为矩阵对象，然后使用.I属性来计算逆矩阵。需要注意的是，使用矩阵对象计算逆矩阵时，返回的是矩阵对象而不是数组。更多信息可以参考引用[1]和。

现有矩阵A、B和向量x、y满足如下等式，其中A、B、y已知，x未知。编写Python程序，使用numpy求解x，输出计算结果。提示：numpy的矩阵求逆函数是numpy.linalg.inv()，比如矩阵A的逆是numpy.linalg.inv(A)，需先通过pip install numpy指令安装NumPy。 ，，

代码如下：

import numpy as np

# 已知矩阵和向量
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
y = np.array([[1], [2]])

# 求解未知向量x
x = np.linalg.inv(A + B) @ y

# 输出计算结果
print("x = \n", x)

输出结果为：

x =
 [[-3.]
 [ 4.]]