NumPy 线性代数 numpy.linalg.inv()

我们使用 numpy.linalg.inv() 函数来计算矩阵的逆。矩阵的逆是这样的，如果它与原矩阵相乘，结果就是单位矩阵。

示例

import numpy as np 

x = np.array([[1,2],[3,4]]) 
y = np.linalg.inv(x) 
print x 
print y 
print np.dot(x,y)

应该产生以下输出-

[[1 2]                                                                        
 [3 4]]                                                                       
[[-2.   1. ]                                                                  
 [ 1.5 -0.5]]                                                                 
[[  1.00000000e+00   1.11022302e-16]                                          
 [  0.00000000e+00   1.00000000e+00]]

示例

现在让我们在例子中创建矩阵A的逆矩阵。

import numpy as np 
a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]]) 

print 'Array a:” 
print a 
ainv = np.linalg.inv(a) 

print 'Inverse of a:' 
print ainv  

print 'Matrix B is:' 
b = np.array([[6],[-4],[27]]) 
print b 

print 'Compute A-1B:' 
x = np.linalg.solve(a,b) 
print x  
# this is the solution to linear equations x = 5, y = 3, z = -2

它将产生以下输出−

Array a:
[[ 1 1 1]
 [ 0 2 5]
 [ 2 5 -1]]

Inverse of a:
[[ 1.28571429 -0.28571429 -0.14285714]
 [-0.47619048 0.14285714 0.23809524]
 [ 0.19047619 0.14285714 -0.0952381 ]]

Matrix B is:
[[ 6]
 [-4]
 [27]]

Compute A-1B:
[[ 5.]
 [ 3.]
 [-2.]]

使用函数可以得到相同的结果−