numpy矩阵求逆函数
时间: 2023-11-15 14:03:15 浏览: 105
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。
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numpy 矩阵求逆
回答: 在使用numpy求解矩阵的逆的时候,可以使用linalg模块中的inv函数来计算逆矩阵。例如,如果我们有一个矩阵M,可以使用np.linalg.inv(M)来求解M的逆矩阵。另外,当矩阵不是方阵或者不可逆的时候,我们可以使用伪逆来进行计算。linalg模块中的pinv函数可以直接调用求解伪逆矩阵。例如,如果我们有一个矩阵M,可以使用pinv(M)来求解M的伪逆矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy求矩阵的逆和伪逆](https://blog.csdn.net/weixin_41855010/article/details/118901467)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python-使用numpy的矩阵逆](https://blog.csdn.net/weixin_39840606/article/details/109971460)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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:
```python
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]]
```