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...
创建一个NumPy矩阵: 接下来,你需要创建一个NumPy矩阵。请注意,逆矩阵仅存在于方阵(即行数和列数相等的矩阵)中,并且该方阵的行列式不能为0(否则矩阵不可逆)。 python matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 使用NumPy的linalg.inv函数求矩阵的逆矩阵: 使用linalg.inv函数来计算矩阵的逆矩阵。如果矩阵不...
Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量,而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。 >>>import numpyasnp>>>x=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 计算矩阵特征值与特征向量>>>e,v=np.linalg.eig(x)# 根据特征值和特征向量得到原矩阵>>>y=v*n...
2. 矩阵求伪逆 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 定义一个奇异阵AA=np.zeros((4,4))A[0,-1]=1A[-1,0]=-1A=np.matrix(A)print(A)#print(A.I)将报错,矩阵A为奇异矩阵,不可逆print(np.linalg.pinv(a))# 求矩阵A的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中pinv()函数...
2.求矩阵的逆。 现在可以利用inv()子例程来计算逆矩阵了: inverse = np.linalg.inv(A)print "inverse of A", inverse 1. 逆矩阵显示如下: inverse of A[[-0.41666667 0.66666667 -0.08333333] [ 0.08333333 0.16666667 -0.08333333] [ 0.25 -0.33333333 0.08333333]] ...
接下来,我们使用numpy的inv函数来计算矩阵A的逆矩阵A^-1: ``` python A_inv = np.linalg.inv(A) ``` 如果矩阵A是一个可逆矩阵,那么A_inv将是矩阵A的逆矩阵。我们可以验证一下: ``` python I = np.dot(A, A_inv) ``` 这里,np.dot函数表示矩阵的乘法运算。我们将矩阵A乘以它的逆矩阵A_inv,得...
在NumPy中,可以使用`numpy.linalg.inv`函数来计算矩阵的逆。 以下是一个简单的例子,演示如何使用NumPy来计算矩阵的逆: python. import numpy as np. # 创建一个2x2的矩阵。 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])。 # 计算矩阵的逆。 inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix)。 print("原始矩阵,\...
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，...
伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。函数返回一个与A的转置矩阵A’ 同型的矩阵X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称矩阵X为...
目录1 前言2 点积与矩阵乘法2.1 np.dot()2.2 np.matmul()和@2.3 np.multiply和*3 矩阵的逆4 Ref 1 前言 Python中经常涉及到矩阵运算,其借助于Numpy库进行,因此本文记录一些基于Numpy的矩阵运算 2 点积与矩阵乘法 矩阵的点积(dot p