在 Python 中一次计算多个矩阵的乘法逆

要在 Python 中计算矩阵的（乘法）逆矩阵，请使用 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 是要进行逆运算的矩阵。

步骤

首先，导入必需的库 -

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

检查维度 -

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

获取数据类型 -

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

获取形状 -

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

要在 Python 中计算矩阵的（乘法）逆矩阵，请使用 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))

输出

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]]]

AmitDiwan

更新日期： 2022-02-25

118 次浏览

开启职业 生涯

完成课程并获得认证

立即开始