如何在 Python 中使用 SciPy 计算矩阵的逆矩阵？

有时，可能需要计算矩阵的逆矩阵并在其他用途使用计算结果。以下是手动求解矩阵逆矩阵的步骤。

计算“代数余子式”的值

在此计算中，忽略当前行和列的值，并找到剩余值的行列式。计算出的代数余子式存储在矩阵中。

下一步是找到代数余因子，其中“代数余子式”矩阵中值的交替符号从“+”更改为“-”，反之亦然。

接下来，转置矩阵，即将行转换为列，列转换为行。

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

手动使用计算来求解矩阵的逆矩阵是一个漫长的过程。这就是 SciPy 库中的“inv”函数发挥作用的地方。

“inv”函数的语法

scipy.linalg.inv(matrix)

“矩阵”是传递给“inv”函数的参数，用于查找其逆值。

示例

 在线演示

from scipy import linalg
import numpy as np
two_d_matrix = np.array([ [7, 9], [33, 8] ])
print("The inverse of the matrix is :")
print(linalg.inv(two_d_matrix ))

输出

The inverse of the matrix is :
[[-0.03319502 0.0373444 ]
[ 0.13692946 -0.02904564]]

解释

  • 导入了所需的库。
  • 定义了一个包含某些值的矩阵。
  • 将参数传递给计算矩阵逆矩阵的“inv”函数。
  • 调用函数。
  • 此输出显示在控制台中。

更新于：2020年12月11日

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