Python Numpy.linalg.inv() - 逆矩陣
Jinku Hu
2023年1月30日
2020年6月17日
-
numpy.linalg.inv()語法 -
示例程式碼：
numpy.linalg.inv()方法 -
示例程式碼：
numpy.linalg.inv()方法與輸入矩陣 -
示例程式碼：
numpy.square()與矩陣陣列
Numpy.linalg.inv() 計算給定矩陣的逆矩陣。
numpy.linalg.inv() 語法
numpy.linalg.inverse(arr)
引數
arr |
輸入陣列 |
返回值
返回給定矩陣的逆矩陣。
如果給定的矩陣不是正方形或者求逆矩陣失敗，它會引發錯誤。
示例程式碼：numpy.linalg.inv() 方法
import numpy as np
arr = np.array([[1, 3], [5, 7]])
arr_inv = np.linalg.inv(arr)
print(arr_inv)
輸出：
[[-0.875 0.375]
[ 0.625 -0.125]]
示例程式碼：numpy.linalg.inv() 方法與輸入矩陣
如果給定的輸入是一個 numpy 矩陣，那麼 inv() 也返回一個矩陣。
import numpy as np
arr = np.matrix([[1, 3], [5, 7]])
arr_inv = np.linalg.inv(arr)
print(arr_inv, type(arr_inv))
輸出：
[[-0.875 0.375]
[ 0.625 -0.125]] <class 'numpy.matrix'>
示例程式碼：numpy.square() 與矩陣陣列
import numpy as np
arr = np.array([
[[1, 3],
[5, 7]],
[[2, 5],
[4, 6]]])
arr_inv = np.linalg.inv(arr)
print(arr_inv)
輸出：
[[[-0.875 0.375]
[ 0.625 -0.125]]
[[-0.75 0.625]
[ 0.5 -0.25 ]]]
如果輸入陣列由多個矩陣組成，numpy linalg.inv() 方法一次計算它們的逆矩陣。
Author: Jinku Hu
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
LinkedIn