复制 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...
在开始求解矩阵的逆之前,我们首先需要创建一个矩阵。矩阵可以通过NumPy的array函数来创建。 importnumpyasnp# 创建一个3x3的矩阵matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 1. 2. 3. 4. 以上代码中,我们使用np.array函数创建了一个3x3的矩阵,并将其赋值给matrix变量。 检查矩阵是否可逆 在进行矩...
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)...
a = numpy.linalg.inv(A) 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) ...
验算了一下,觉得错误应该是出在矩阵求逆的地方。但是真的求逆太慢了,(主要是头晕),那怎么办呢? 突然想起numpy这个超强大的科学计算库,于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。 import numpy as np a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) print(a) print('---') pr...
矩阵维度问题:numpy中的求逆函数numpy.linalg.inv()只能用于求解方阵的逆。如果输入的矩阵不是方阵,即行数和列数不相等,那么无法直接求逆。 针对以上问题,可以采取以下解决方案: 检查矩阵的可逆性:可以通过计算矩阵的行列式来判断矩阵是否可逆。如果行列式为0或非常接近0,那么矩阵不可逆。
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,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,...
💬 例1:inv() 矩阵求逆 import numpy as np def pprint(msg, A): print("---", msg, "---") (n,m) = A.shape for i in range(0, n): line = "" for j in range(0, m): line += "{0:.2f}".format(A[i,j]) + "\t" ...