1. 导入NumPy库 首先,需要导入NumPy库,这是进行任何NumPy相关操作的前提。 python import numpy as np 2. 创建或获取待求逆的矩阵 接下来,需要创建一个方阵(即行数等于列数的矩阵),因为只有方阵才有逆矩阵。 python # 创建一个2x2的方阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 或者创建一个3x3的方...
import numpy as np 创建矩阵:使用NumPy的array函数创建一个二维数组,表示矩阵。例如,创建一个3x3的矩阵A: 代码语言:txt 复制 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 计算矩阵的逆:使用linalg模块中的inv函数计算矩阵的逆。将矩阵A作为参数传递给inv函数,并将结果赋值给一个变量,例...
代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp a=np.array([[1,2],[3,4]])#初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a))# 对应于MATLAB中inv()函数 # 矩阵对象可以通过.I更方便的求逆A=np.matrix(a)print(A.I) 2. 矩阵求伪逆 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 定义一个奇异阵AA=n...
b = numpy.linalg.inv(B) c, d = numpy.linalg.eig(A) h, g = numpy.linalg.eig(B) print("矩阵A的初始化数据:\n", A) print("矩阵B的初始化数据:\n", B) print("A的逆矩阵:\n", a) print("B的逆矩阵:\n", b) print("矩阵相加A+B:\n", B + A) print("矩阵相减A+B:\n",...
线性代数是数学的一个重要分支。numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,我们可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 1.1计算逆矩阵 import numpy as npa=np.mat('1 0;0 2')print a#逆矩阵print a.Iprint np.linalg.inv(a)#原矩阵*逆矩阵=单位矩阵print a.I*aprint np.lina...
python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用python的numpy模块创建矩阵，并求该矩阵的逆矩阵。工具/原料 windows系统电脑一台 python软件并安装numpy模块 方法/步骤 1 第一步，点击键盘 win+r，打开运行窗口。在运行窗口中输入“cmd"，点击enter键，...
在numpy中,我们可以使用linalg模块中的inv函数来求可逆矩阵的逆。 下面我们来看一个例子,假设我们有一个2x2的矩阵A: A = [[1, 2], [3, 4]] 我们可以使用numpy的linalg模块来求解矩阵A的逆: import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) A_inv = np.linalg.inv(A) print(A_inv)...
在numpy中,可以使用linalg.inv()函数来求矩阵的逆。例如,我们可以创建一个可逆矩阵A,然后使用linalg.inv()函数求它的逆矩阵A^-1: import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) A_inv = np.linalg.inv(A) print(A_inv) 运行结果为: [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] 从结果可以看出,...
创建矩阵a和矩阵b,并同时计算两个数组的点积。 import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.linalg.inv(a) #计算a的逆矩阵 print(a) print("===") print(b) print("==="…
在进行矩阵求逆之前,我们需要确保矩阵是可逆的。一个矩阵是可逆的,当且仅当它的行列式不为零。我们可以使用numpy.linalg.det函数来计算矩阵的行列式。 # 检查矩阵是否可逆determinant=np.linalg.det(matrix)ifdeterminant==0:print("矩阵不可逆")else:print("矩阵可逆") ...