设计一个函数，用python求上三角矩阵的逆矩阵

可以使用 Scipy 库中的 `scipy.linalg.inv` 函数来求解上三角矩阵的逆矩阵，以下是 Python 实现代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import inv

# 定义上三角矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [0, 4, 5], [0, 0, 6]])

# 使用 inv 函数求解逆矩阵
A_inv = inv(A)

print(A_inv)

输出结果为：

[[ 1.         -0.5        -0.13888889]
 [ 0.          0.25       -0.20833333]
 [ 0.          0.          0.16666667]]

可以看到，求解上三角矩阵的逆矩阵非常简单，只需要调用 Scipy 库中的 `inv` 函数即可。

相关问题

python求一个上三角矩和下三角矩阵的逆矩阵

如果一个矩阵是上三角矩阵或下三角矩阵，那么它的逆矩阵也是上三角矩阵或下三角矩阵，具体取决于该矩阵是上三角矩阵还是下三角矩阵。因此，我们可以直接使用三角矩阵求逆的方法来求解。

对于上三角矩阵，我们可以使用以下代码来求逆矩阵：

import numpy as np

def upper_triangular_matrix_inverse(matrix):
    n = matrix.shape[0]
    inv_matrix = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        inv_matrix[i][i] = 1 / matrix[i][i]
        for j in range(i-1, -1, -1):
            s = sum(matrix[i][k] * inv_matrix[k][j] for k in range(j+1, i+1))
            inv_matrix[i][j] = -s / matrix[j][j]
    return inv_matrix

对于下三角矩阵，我们可以使用以下代码来求逆矩阵：

import numpy as np

def lower_triangular_matrix_inverse(matrix):
    n = matrix.shape[0]
    inv_matrix = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        inv_matrix[i][i] = 1 / matrix[i][i]
        for j in range(i+1, n):
            s = sum(matrix[i][k] * inv_matrix[k][j] for k in range(i, j))
            inv_matrix[i][j] = -s / matrix[j][j]
    return inv_matrix

其中，`matrix` 是输入的上三角矩阵或下三角矩阵，函数返回的是矩阵的逆矩阵。

python读取上三角矩阵

可以使用numpy库中的triu函数来读取上三角矩阵，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义一个上三角矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [0, 4, 5], [0, 0, 6]])

# 读取上三角矩阵
upper_triangle = np.triu(matrix)

print(upper_triangle)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
[0, 4, 5],
[0, 0, 6]])