在 Python 中一次計算多個矩陣的乘法逆


要在 Python 中計算矩陣的(乘法)逆矩陣,請使用 numpy.linalg.inv() 方法。給定一個方陣 a,返回滿足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩陣 ainv。該方法返回矩陣 a 的(乘法)逆矩陣。第一個引數 a 是要進行逆運算的矩陣。

步驟

首先,匯入必需的庫 -

import numpy as np
from numpy.linalg import inv

使用 array() 建立多個矩陣 -

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

顯示陣列 -

print("Our Array...\n",arr)

檢查維度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

獲取資料型別 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

獲取形狀 -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

要在 Python 中計算矩陣的(乘法)逆矩陣,請使用 numpy.linalg.inv() 方法 -

print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))

示例

import numpy as np
from numpy.linalg import inv

# Create several matrices using array()
arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To compute the (multiplicative) inverse of a matrix, use the numpy.linalg.inv() method in Python.
print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))

輸出

Our Array...
[[[1. 2.]
[3. 4.]]

[[1. 3.]
[3. 5.]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
float64

Shape of our Array object...
(2, 2, 2)

Result...
[[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5 ]]

[[-1.25 0.75]
[ 0.75 -0.25]]]

更新日期: 2022-02-25

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