python如何求逆矩阵

时间: 2023-11-07 12:14:10 浏览: 43
在 Python 中,我们可以使用 NumPy 库中的 `linalg` 模块来求逆矩阵。具体方法如下: 1. 导入 NumPy 库: ```python import numpy as np ``` 2. 定义一个矩阵: ```python A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` 3. 使用 `np.linalg.inv()` 函数求逆矩阵: ```python A_inv = np.linalg.inv(A) ``` `A_inv` 就是矩阵 `A` 的逆矩阵。 需要注意的是,只有方阵才有逆矩阵。如果矩阵不是方阵,那么 `np.linalg.inv()` 函数会抛出一个 `LinAlgError` 异常。此外,一些矩阵可能没有逆矩阵,这种情况下求逆矩阵也会抛出异常。
相关问题

python 求逆矩阵

在Python中,可以使用NumPy库来求矩阵的逆矩阵。具体实现方法如下: 1. 导入NumPy库 ```python import numpy as np ``` 2. 定义要求逆矩阵的矩阵 ```python A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` 3. 求逆矩阵 ```python A_inv = np.linalg.inv(A) ``` 其中,`linalg.inv`是NumPy库中求逆矩阵的函数。 4. 输出逆矩阵 ```python print(A_inv) ``` 完整代码如下: ```python import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) A_inv = np.linalg.inv(A) print(A_inv) ``` 输出结果为: ``` [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] ```

Python 求逆矩阵

在Python中,可以使用numpy库中的linalg.inv()函数来求解矩阵的逆。首先,将原始矩阵作为参数传递给inv()函数,它将返回原始矩阵的逆矩阵。以下是一个示例代码: ```python import numpy as np M = np.array(\[\[1, 2, -1\], \[2, 3, 4\], \[3, 1, 2\]\]) inverse_M = np.linalg.inv(M) print(inverse_M) ``` 这段代码将打印出原始矩阵的逆矩阵。请注意,如果原始矩阵不可逆(奇异矩阵),则会引发LinAlgError异常。因此,在实际应用中,我们应该先检查矩阵是否可逆。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python——矩阵求逆、矩阵的转置](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/126028432)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [python求矩阵的逆](https://blog.csdn.net/weixin_43905191/article/details/104695990)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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