Šiame straipsnyje pamatysime „NumPy Inverse Matrix“ Python, prieš tai pabandysime suprasti jos sąvoką. Matricos atvirkštinė vertė yra tik matricos atvirkštinė vertė, kaip tai darome normalioje aritmetikoje vienam skaičiui, kuris naudojamas lygtims išspręsti, siekiant rasti nežinomų kintamųjų reikšmę. Atvirkštinė matrica yra ta matrica, kurią padauginus iš pradinės matricos, gaunama tapatumo matrica.
Matricos atvirkštinė vertė egzistuoja tik tuo atveju, jei matrica yra ne vienaskaita, t. y. determinantas neturėtų būti 0 . Naudodami determinantą ir adjunktą, galime lengvai rasti atvirkštinę kvadratinės matricos vertę naudodami toliau pateiktą formulę,
if det(A) != 0 A-1 = adj(A)/det(A) else 'Inverse doesn't exist'>
Matricos lygtis:
stygų funkcijos java
kur,
mylivecricket žaisti gyvą kriketąA-1: Matricos A atvirkštinė
x: T jis nežinomas kintamasis stulpelis
B: Sprendimo matrica
Atvirkštinė matrica naudojant NumPy
Python yra labai paprastas metodas, leidžiantis apskaičiuoti atvirkštinę matricos vertę. Funkcija numpy.linalg.inv() yra NumPy modulyje ir naudojamas atvirkštinei matricai apskaičiuoti Python.
Sintaksė: numpy.linalg.inv(a)
Parametrai:
a: Matrica turi būti apversta
Grąžinimai: Matricos atvirkštinė a.
mygtukas centriniam css
1 pavyzdys: Šiame pavyzdyje mes sukursime 3 x 3 NumPy masyvo matricą ir konvertuosime ją į atvirkštinę matricą naudodami funkciją np.linalg.inv().
java ryšys mysql
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Taking a 3 * 3 matrix> A>=> np.array([[>6>,>1>,>1>],> >[>4>,>->2>,>5>],> >[>2>,>8>,>7>]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Išvestis:
[[ 0.17647059 -0.00326797 -0.02287582] [ 0.05882353 -0.13071895 0.08496732] [-0.11764706 0.1503268 0.05228758]]>
2 pavyzdys: Šiame pavyzdyje mes sukursime 4 x 4 NumPy masyvo matricą ir konvertuosime ją naudodami funkciją np.linalg.inv() į atvirkštinę Python matricą.
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Taking a 4 * 4 matrix> A>=> np.array([[>6>,>1>,>1>,>3>],> >[>4>,>->2>,>5>,>1>],> >[>2>,>8>,>7>,>6>],> >[>3>,>1>,>9>,>7>]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Išvestis:
[[ 0.13368984 0.10695187 0.02139037 -0.09090909] [-0.00229183 0.02673797 0.14820474 -0.12987013] [-0.12987013 0.18181818 0.06493506 -0.02597403] [ 0.11000764 -0.28342246 -0.11382735 0.23376623]]>
3 pavyzdys: Šiame pavyzdyje mes sukursime kelias NumPy masyvo matricas ir konvertuosime jas į atvirkštines matricas naudodami funkciją np.linalg.inv().
Python3
# Import required package> import> numpy as np> # Inverses of several matrices can> # be computed at once> A>=> np.array([[[>1.>,>2.>], [>3.>,>4.>]],> >[[>1>,>3>], [>3>,>5>]]])> # Calculating the inverse of the matrix> print>(np.linalg.inv(A))> |
>
>
Išvestis:
[[[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5 ]] [[-1.25 0.75] [ 0.75 -0.25]]]>