În acest articol, vom vedea NumPy Inverse Matrix în Python înainte de a încerca să înțelegem conceptul acesteia. Inversul unei matrice este doar o inversă a matricei, așa cum facem în aritmetica normală pentru un singur număr care este folosit pentru a rezolva ecuațiile pentru a găsi valoarea variabilelor necunoscute. Inversul unei matrice este acea matrice care, atunci când este înmulțită cu matricea originală, va da o matrice de identitate.
Inversul unei matrice există numai dacă matricea este nesingular, adică determinantul nu trebuie să fie 0 . Folosind determinant și adjunct, putem găsi cu ușurință inversul unei matrice pătrate folosind formula de mai jos,
java char la șir
if det(A) != 0 A-1 = adj(A)/det(A) else 'Inverse doesn't exist'>
Ecuație matriceală:
Unde,
A-1: Inversul matricei A
X: T coloana variabilă necunoscută
B: Matricea soluției
Matrice inversă folosind NumPy
Python oferă o metodă foarte ușoară de a calcula inversul unei matrice. Functia numpy.linalg.inv() este disponibil în modulul NumPy și este folosit pentru a calcula matricea inversă în Python.
Sintaxă: numpy.linalg.inv(a)
Parametri:
a: Matricea trebuie inversată
Se intoarce: Inversul matricei a.
Exemplul 1: În acest exemplu, vom crea o matrice de matrice NumPy 3 cu 3 și apoi o vom converti într-o matrice inversă folosind funcția np.linalg.inv().
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Taking a 3 * 3 matrix> A>=> np.array([[>6>,>1>,>1>],> >[>4>,>->2>,>5>],> >[>2>,>8>,>7>]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Ieșire:
[[ 0.17647059 -0.00326797 -0.02287582] [ 0.05882353 -0.13071895 0.08496732] [-0.11764706 0.1503268 0.05228758]]>
Exemplul 2: În acest exemplu, vom crea o matrice de matrice NumPy 4 cu 4 și apoi o vom converti folosind funcția np.linalg.inv() într-o matrice inversă în Python.
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Taking a 4 * 4 matrix> A>=> np.array([[>6>,>1>,>1>,>3>],> >[>4>,>->2>,>5>,>1>],> >[>2>,>8>,>7>,>6>],> >[>3>,>1>,>9>,>7>]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Ieșire:
[[ 0.13368984 0.10695187 0.02139037 -0.09090909] [-0.00229183 0.02673797 0.14820474 -0.12987013] [-0.12987013 0.18181818 0.06493506 -0.02597403] [ 0.11000764 -0.28342246 -0.11382735 0.23376623]]>
Exemplul 3: În acest exemplu, vom crea mai multe matrice de matrice NumPy și apoi le vom converti în matricele lor inverse folosind funcția np.linalg.inv().
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Inverses of several matrices can> # be computed at once> A>=> np.array([[[>1.>,>2.>], [>3.>,>4.>]],> >[[>1>,>3>], [>3>,>5>]]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Ieșire:
[[[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5 ]] [[-1.25 0.75] [ 0.75 -0.25]]]>