如何在Python中使用SciPy计算矩阵的逆矩阵？

有时，可能需要数学上计算矩阵的逆并将运算结果用于其他目的。以下是手动查找矩阵逆的步骤。

计算“minors”的值

在该计算中，忽略当前行和列的值，并找到其余值的行列式。计算出的子级存储在矩阵中。

下一步是找到辅助因子，其中“次要”矩阵中值的替代符号从“ +”更改为“-”，反之亦然。

接下来，对矩阵进行转置，即将行转换为列，将列转换为行。

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

使用计算手动找到矩阵的逆是一个漫长的过程。这就是“ SciPy”库中存在的“ inv”功能起作用的地方。

'inv'函数的语法

scipy.linalg.inv(matrix)

“matrix”是传递给“inv”函数以查找其逆值的参数。

示例

from scipy import linalg
import numpy as np
two_d_matrix = np.array([ [7, 9], [33, 8] ])
print("矩阵的逆是：")
print(linalg.inv(two_d_matrix ))

输出结果

矩阵的逆是：
[[-0.03319502 0.0373444 ]
[ 0.13692946 -0.02904564]]

说明

• 所需的库已导入。

• 矩阵中定义了某些值。

• 参数被传递到“ inv”函数，该函数计算矩阵的逆矩阵。

• 该函数被调用。

• 此输出显示在控制台上。