Python Numpy.linalg.inv() - 逆矩阵

  2. 函数参考
  3. Python Numpy 函数
  4. Python Numpy.linalg.inv() - 逆矩阵
Jinku Hu 2023年1月30日 2020年6月17日
NumPy
  1. numpy.linalg.inv() 语法
  2. 示例代码：numpy.linalg.inv() 方法
  3. 示例代码：numpy.linalg.inv() 方法与输入矩阵
  4. 示例代码：numpy.square() 与矩阵数组
Python Numpy.linalg.inv() - 逆矩阵

Numpy.linalg.inv() 计算给定矩阵的逆矩阵。

numpy.linalg.inv() 语法

numpy.linalg.inverse(arr)

参数
arr 输入数组

返回值

返回给定矩阵的逆矩阵。

如果给定的矩阵不是正方形或者求逆矩阵失败，它会引发错误。

示例代码：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)

输出：

[[-0.875  0.375]
 [ 0.625 -0.125]]

示例代码：numpy.linalg.inv() 方法与输入矩阵

如果给定的输入是一个 numpy 矩阵，那么 inv() 也返回一个矩阵。

import numpy as np

arr = np.matrix([[1, 3], [5, 7]])

arr_inv = np.linalg.inv(arr)

print(arr_inv, type(arr_inv))

输出：

[[-0.875  0.375]
 [ 0.625 -0.125]] <class 'numpy.matrix'>

示例代码：numpy.square() 与矩阵数组

import numpy as np

arr = np.array([
                [[1, 3],
                 [5, 7]],
                [[2, 5],
                 [4, 6]]])

arr_inv = np.linalg.inv(arr)

print(arr_inv)

输出：

[[[-0.875  0.375]
  [ 0.625 -0.125]]

 [[-0.75   0.625]
  [ 0.5   -0.25 ]]]

如果输入数组由多个矩阵组成，numpy linalg.inv() 方法一次计算它们的逆矩阵。

Author: Jinku Hu
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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.

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