python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

import numpy as np

kernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2))

print(kernel)

print(np.linalg.inv(kernel))

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注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆

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补充:python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别

定义:

对于矩阵A,如果存在一个矩阵B,使得AB=BA=E,其中E为与A,B同维数的单位阵,就称A为可逆矩阵(或者称A可逆),并称B是A的逆矩阵,简称逆阵。(此时的逆称为凯利逆)

矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。

伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。

基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。

函数返回一个与A的转置矩阵A' 同型的矩阵X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称矩阵X为矩阵A的伪逆,也称为广义逆矩阵。

pinv(A)具有inv(A)的部分特性,但不与inv(A)完全等同。

如果A为非奇异方阵,pinv(A)=inv(A),但却会耗费大量的计算时间,相比较而言,inv(A)花费更少的时间。

代码如下:

1.矩阵求逆

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)

print(np.linalg.inv(a)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数

# 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化

A = np.matrix(a)

print(A.I)

2.矩阵求伪逆

import numpy as np

# 定义一个奇异阵 A

A = np.zeros((4, 4))

A[0, -1] = 1

A[-1, 0] = -1

A = np.matrix(A)

print(A)

# print(A.I) 将报错,矩阵 A 为奇异矩阵,不可逆

print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数

这就是矩阵的逆和伪逆的区别

截至2020/10/4,matrix函数还可以使用,但已经过时,应该是mat函数这种。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

时间: 2021-03-09

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