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~
importnumpyasnp kernel=np.array([1,1,1,2]).reshape((2,2)) print(kernel) print(np.linalg.inv(kernel))
注意，Singularmatrix奇异矩阵不可求逆
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
importnumpyasnp 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
importnumpyasnp #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毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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