numpy求矩阵的逆,并与计算其向量乘积
时间: 2024-02-03 11:03:45 浏览: 23
你可以使用NumPy库中的`numpy.linalg.inv`函数来计算矩阵的逆。例如,假设你有一个矩阵`A`,你可以使用以下代码计算它的逆:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
A_inv = np.linalg.inv(A)
```
要计算矩阵的逆,你需要确保矩阵是可逆的。如果矩阵不可逆,将会引发`LinAlgError`异常。
要计算矩阵与向量的乘积,你可以使用`numpy.dot`函数或者矩阵对象的`dot`方法。例如,假设你有一个向量`v`,你可以使用以下代码计算它与矩阵`A`的乘积:
```python
v = np.array([1, 2])
result = np.dot(A, v)
```
或者:
```python
result = A.dot(v)
```
这样就可以求得矩阵的逆,并计算其与向量的乘积了。
相关问题
numpy向量变为矩阵
可以使用numpy中的reshape函数将一个向量变为矩阵。假设向量为v,矩阵的行数为m,列数为n,则可以使用以下代码将向量v变为m行n列的矩阵:
```python
import numpy as np
v = np.array([1,2,3,4,5,6])
m = 2
n = 3
matrix = v.reshape(m, n)
print(matrix)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
其中,reshape函数将向量v的形状变为(m, n)的矩阵形状,并返回一个新的数组。注意,向量的长度必须等于矩阵的行数和列数的乘积,否则会抛出ValueError异常。
python中求一个向量与二维矩阵的乘积,结果保存在列表result
可以使用numpy库中的dot()函数来实现向量和矩阵的乘积。假设向量为v,矩阵为m,可以如下计算并保存结果到列表result中:
```python
import numpy as np
v = np.array([1, 2, 3]) # 一个3维的向量
m = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 一个3x2的矩阵
result = list(np.dot(v, m)) # 计算向量和矩阵的乘积,并将结果转换成列表
```
这样,result列表中就保存了向量v与矩阵m的乘积。