要计算 3D 数组的逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 操作 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆矩阵，即，在浮点精度范围内，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 操作的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆矩阵，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。其形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和运算的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，... 阅读更多

要计算四维数组的逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorinv() 方法。结果是相对于 tensordot 操作 tensordot(a, b, ind) 的 a 的逆矩阵，即，在浮点精度范围内，tensordot(tensorinv(a), a, ind) 是 tensordot 操作的“单位”张量。该方法返回 a 的 tensordot 逆矩阵，形状为 a.shape[ind:] + a.shape[:ind]。第一个参数是 a，要“反转”的张量。其形状必须是“方形”，即 prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:])。第二个参数是 ind，参与逆和运算的第一个索引的数量。必须是正整数，默认为 2。步骤首先，... 阅读更多

要使用 matrix() 计算矩阵对象的乘法逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆矩阵。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 创建一个数组 - arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们数组的维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们数组对象的类型...", arr.dtype) 获取形状 - print("形状 ... 阅读更多

要计算矩阵堆栈的（Moore-Penrose）伪逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.pinv() 方法。使用矩阵的奇异值分解 (SVD) 计算矩阵的广义逆矩阵，并包括所有大的奇异值。第一个参数 a 是要伪反转的矩阵或矩阵堆栈。第二个参数 rcodn 是小奇异值的截止值。小于或等于 rcond * largest_singular_value 的奇异值设置为零。对矩阵堆栈进行广播。第三个参数 hermitian，如果为 True，则假设 a 为厄米特矩阵，从而可以使用更有效的方法查找奇异值。默认为 ... 阅读更多

要返回数组输入的逐元素平方，请在 Python 中使用 numpy.square() 方法。该方法返回与 x 形状和数据类型相同的 x*x 的逐元素。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数据。第二个参数 out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。第三个参数 where，... 阅读更多

要计算矩阵的（Moore-Penrose）伪逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.pinv() 方法。使用矩阵的奇异值分解 (SVD) 计算矩阵的广义逆矩阵，并包括所有大的奇异值。第一个参数 a 是要伪反转的矩阵或矩阵堆栈。第二个参数 rcodn 是小奇异值的截止值。小于或等于 rcond * largest_singular_value 的奇异值设置为零。对矩阵堆栈进行广播。第三个参数 hermitian，如果为 True，则假设 a 为厄米特矩阵，从而可以使用更有效的方法查找奇异值。默认为 False。步骤首先，... 阅读更多

要计算矩阵的（乘法）逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆矩阵。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 使用 array() 创建多个矩阵 - arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们数组的维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们数组对象的类型...", arr.dtype) 获取形状 - print("形状 ... 阅读更多

要获取两个数组的外积，请在 Python 中使用 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量 a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积 [1] 为 - [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]] 步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个 ... 阅读更多

要获取数组和标量的内积，请在 Python 中使用 numpy.inner() 方法。对于一维数组，向量的普通内积，在更高维度上，最后一个轴上的求和积。参数是 1 和 b，两个向量。如果 a 和 b 不是标量，则它们的最后一个维度必须匹配。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 numpy.eye() 创建一个数组。此方法返回一个二维数组，对角线上为 1，其他地方为 0 - arr = np.eye(5) val 是标量 - val = 2 检查数据类型 - print("数组的数据类型...", arr.dtype) 检查维度 - print("维度 ... 阅读更多

要计算矩阵的（乘法）逆矩阵，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆矩阵。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.linalg import inv 创建一个数组 - arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们的数组维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们的数组对象的类型...", arr.dtype) 获取形状 - print("我们的数组对象的形状...", ... 阅读更多