如何在Python中使用SciPy计算矩阵的逆？

有时候，需要数学计算一个矩阵的逆，然后将计算结果用于其他用途。以下是手动查找矩阵逆的步骤。

计算“子式”的值

在这个计算中，当前行和列的值被忽略，找出其余值的行列式。计算出的子式存储在矩阵中。

下一步是找到余因子，其中“子式”矩阵中值的交替符号从“+”变为“-”或反之亦然。

接下来，矩阵被转置，即行被转换为列，列被转换为行。

找到原始矩阵的行列式，并将先前计算的矩阵中的所有元素除以行列式。结果矩阵将是原始矩阵的逆。

使用计算手动查找矩阵的逆是一个冗长的过程。这就是“SciPy”库中的“inv”函数发挥作用的地方。

“inv”函数的语法

scipy.linalg.inv(matrix)

“matrix”是传递给“inv”函数以查找其逆值的参数。

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示例

from scipy import linalg
import numpy as np
two_d_matrix = np.array([ [7, 9], [33, 8] ])
print("矩阵的逆是：")
print(linalg.inv(two_d_matrix ))

输出

矩阵的逆是：
[[-0.03319502 0.0373444 ]
[ 0.13692946 -0.02904564]]

解释

• 导入必要的库。
• 定义一个具有特定值的矩阵。
• 传递参数给“inv”函数，计算矩阵的逆。
• 调用该函数。
• 在控制台上显示该输出。