精华内容
下载资源
问答
  • python求解逆矩阵
    千次阅读
    2021-09-28 18:37:13

    方法1:

    from numpy import *
     
    import numpy as np
     
    A=np.array([[1,2],[3,4]])
    B=np.linalg.inv(A)
     
    print(B)
     
    print(np.dot(B,A))

    方法2:

    
     
    from numpy import *
     
     
    a1 = mat([[1, 2], [3, 4]])
     
     
    a2 = a1.I
     
    print(a2)
     
    
    print(a2*a1)

    更多相关内容
  • 假定有方阵A, A 的逆矩阵Python 中使用 numpy 库函数命令实现。 import numpy as np A_1 = np.linalg.inv(A) # 逆矩阵(奇异矩阵没有逆矩阵,不可以用此命令计算) A_2 = np.linalg.pinv(A) # 伪逆矩阵...

            此问题源于工作中使用多元高斯模型进行异常检测时,计算多元高斯分布 PDF 时涉及到求方阵的逆。

            假定有方阵 A,求 A 的逆矩阵。Python 中使用 numpy 库函数命令实现。

    import numpy as np
      
    A_1 = np.linalg.inv(A)   # 逆矩阵(奇异矩阵没有逆矩阵,不可以用此命令计算)
    A_2 = np.linalg.pinv(A)   # 伪逆矩阵(奇异矩阵也可以使用,但对非奇异矩阵的计算耗时很多)

            (参考:python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆) 

    展开全文
  • Python中,无论是方阵的逆矩阵,还是非方阵的伪逆矩阵,都有现成的模块可供调用


    前言

    在Python中,无论是求方阵的逆矩阵,还是求非方阵的伪逆矩阵,都有现成的模块可供调用。

    求方阵的逆矩阵:np.linalg.inv(a),其中a必须为N×N的方阵,运行结果为a的逆矩阵a-1

    求非方阵的伪逆矩阵:scipy.linalg.pinv(a),其中a可以为任意M×N的矩阵,且M可以不等于N,运行结果为a的伪逆矩阵x,其中x满足:axa=a且xax=x。

    示例1:求方阵的逆矩阵

    from numpy.linalg import inv #求方阵的逆矩阵
    
    a=[[1,2],[3,4]]
    inv(a)
    

    输出如下:

    array([[-2. ,  1. ],
           [ 1.5, -0.5]])
    

    记上述输出为x,则可验证ax=xa=单位矩阵

    示例2:求非方阵的伪逆矩阵

    from scipy.linalg import pinv #求非方阵矩阵的伪逆矩阵
    
    a=[[1,2,3],[4,5,6]]
    pinv(a)
    

    输出如下:

    array([[-0.94444444,  0.44444444],
           [-0.11111111,  0.11111111],
           [ 0.72222222, -0.22222222]])
    

    记上述输出为x,则可验证axa=a,xax=x:

    import numpy as np
    
    temp1=np.matmul(a,x)
    np.matmul(temp1,a)
    

    输出如下:

    array([[1., 2., 3.],
           [4., 5., 6.]])
    
    import numpy as np
    
    temp1=np.matmul(x,a)
    np.matmul(temp1,x)
    

    输出如下:

    array([[-0.94444444,  0.44444444],
           [-0.11111111,  0.11111111],
           [ 0.72222222, -0.22222222]])
    

    END

    展开全文
  • Python 如何求矩阵

    万次阅读 2021-04-27 08:32:27
    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~import numpy as npkernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2))print(kernel)print(np.linalg.inv(kernel))注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆补充:python+numpy...

    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))

    b14af8225d2bac426e6d5a932815669f.png

    注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆

    79116c75da0ce332071a1ed3e9b55986.png

    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

    展开全文
  • Python求矩阵矩阵

    千次阅读 2020-12-06 16:43:34
    import numpy as np A = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) B = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape((3,3)) print(A) print(B) print("*" * 50) print(np.linalg.inv(A)) print(np.linalg.inv(B)) ...
  • python求矩阵

    千次阅读 2020-03-06 14:51:37
    文章目录准备工作 Ready to work环境 Environment模块导入 Module import代数余子式 Algebraic cofactor定义 Definition代码实现 Code余子式 Cofactor代数余子式 Algebraic ...Code矩阵 Inverse of matrix定...
  • 还在为学习数学而发愁吗?看完这篇文章,希望Python能帮助你消灭数学恐惧症。用NumPy进行线性代数运算线性代数是数学的一个重要分支,比如,我们可以使用线性代数来解决线性回归问题...用NumPy求矩阵在线性代数...
  • numpy矩阵运算: import numpy as np A = np.array([1, 2, 3]) T = np.transpose(A) # 矩阵转置 print(A.dot(T)) # 矩阵乘法 B = np.array([[1, 2, 3], [2, 2, 1], [3, 4, 3]]) print(np.linalg.inv(B)) # 矩阵求逆 ...
  • python求矩阵逆、伪逆、转置、矩阵乘法
  • 09-30:Python矩阵求逆

    2021-01-12 09:01:35
    A的等于U的乘于L的,L的就利用下三角矩阵求逆算法进行求解,U的可以这样:先将U转置成下三角矩阵,再像对L求逆一样对U的转置求逆,再将得到的结果转置过来,得到的就是U的。因此,关键是下三角矩阵的...
  • 矩阵A第i行第j列元素的余矩阵 p=len(A)#矩阵的行数 q=len(A[0])#矩阵的列数 C=[[A[x][y] for y in ... #按第一行展开递归求矩阵的行列式 p=len(A)#矩阵的行数 q=len(A[0])#矩阵的列数 if(p==1 and q==1): retur
  • Python最小二乘法矩阵

    2020-09-19 18:45:05
    今天小编就为大家分享一篇关于Python最小二乘法矩阵,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
  • 主要介绍了python简单实现矩阵的乘,加,转置和运算,结合实例形式分析了Python针对矩阵的乘,加,转置和求逆等运算相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
  • python实现简单的求矩阵

    千次阅读 2020-04-04 01:31:14
    #模26运算下,求矩阵。 #使用伴随矩阵求矩阵法。 #整个精度保持在整数位(方便求模运算)。 import numpy as np list_A1 = [] #目标矩阵A1 A1 = np.array([[3,13,21,9],[15,10,6,25],[10,17,4,8],[1,23,7,...
  • Python——矩阵求逆矩阵的转置
  • 前提是不使用1numpy等库,自己编写求矩阵,当求一个比较小的矩阵时,结果是正确的,但当矩阵一大(60*60),便出现与用1numpy算出来结果不一样了,不知道是不是精度问题,该如何改进?...
  • python,c矩阵求逆问题记录及解决方案

    千次阅读 2022-02-28 20:16:12
    正文 现象 首先np.linalg.inv和cv2.invert都是求矩阵,而且要求该矩阵为方阵(行数和列数相同)。 我们先看这个矩阵 import numpy as np import cv2 M1 = np.array([[800.0, 0, 270], [ 0, 820, 223 ],...
  • Python求矩阵

    万次阅读 2018-11-26 19:48:25
    import numpy as np kernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2)) print(kernel) print(np.linalg.inv(kernel)) 注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆
  • python 矩阵求逆

    2022-05-06 00:10:53
    4X4矩阵求逆: import numpy as np A = np.mat("1 2 3 0; 4 5 6 0; 9 8 10 0;0 0 0 1") print("A\n", A) inverse = np.linalg.inv(A) print("inverse: \n", inverse)
  • 我在python中做矩阵求逆,结果因数据规模不同而不同,这很奇怪。在在下面的代码中,预计A_inv/B_inv=B/A,但它表明A_inv/B_inv与B/A之间的差异随着数据规模的增大而越来越大。。。这是因为Python不能精确计算大值...
  • python中有很多功能强大的模块,这篇经验告诉你,如何使用python的numpy模块创建矩阵,并矩阵逆矩阵。工具/原料windows系统电脑一台python软件并安装numpy模块方法/步骤1第一步,点击键盘 win+r,打开运行窗口...
  • python矩阵求逆矩阵相乘,求解,和矩阵转化等有关矩阵
  • 今天小编就为大家分享一篇Python根据欧拉角旋转矩阵的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Python 带变量矩阵求逆

    2022-03-21 12:42:06
    import sympy from sympy import * t= symbols('t') px1, py1, pz1, vx1, vy1, vz1, ax1, ay1, az1 = symbols('px1 py1 pz1 vx1 vy1 vz1 ax1 ay1 az1') px2, py2, pz2, vx2, vy2, vz2, ax2, ay2, az2 = symbols('px2...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 74,495
精华内容 29,798
关键字:

python求解逆矩阵