如何在Python中使用SciPy计算矩阵的逆矩阵?

有时,可能需要数学上计算矩阵的逆并将运算结果用于其他目的。以下是手动查找矩阵逆的步骤。

计算“minors”的值

在该计算中,忽略当前行和列的值,并找到其余值的行列式。计算出的子级存储在矩阵中。

下一步是找到辅助因子,其中“次要”矩阵中值的替代符号从“ +”更改为“-”,反之亦然。

接下来,对矩阵进行转置,即将行转换为列,将列转换为行。

找到原始矩阵的行列式,然后将先前计算的矩阵中的所有元素除以行列式。所得矩阵将是原始矩阵的逆矩阵。

使用计算手动找到矩阵的逆是一个漫长的过程。这就是“ SciPy”库中存在的“ inv”功能起作用的地方。

'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。

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 ))

输出结果

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

说明

  • 所需的库已导入。

  • 矩阵中定义了某些值。

  • 参数被传递到“ inv”函数,该函数计算矩阵的逆矩阵。

  • 该函数被调用。

  • 此输出显示在控制台上。

以上是 如何在Python中使用SciPy计算矩阵的逆矩阵? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/357961.html

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