Un exemple de démonstration d'inversion matricielle à l'aide de la bibliothèque Numpy
Introduction :
En algèbre linéaire, l'inversion matricielle est une opération très importante. En résolvant l'inverse d'une matrice, nous pouvons résoudre une série de problèmes mathématiques, tels que la résolution de systèmes d'équations linéaires et la méthode des moindres carrés. Cet article montrera comment utiliser le langage de programmation Python pour calculer l'inverse d'une matrice à l'aide de la bibliothèque Numpy.
Avant de commencer, vous devez vous assurer que la bibliothèque Numpy a été installée. S'il n'est pas encore installé, vous pouvez l'installer avec la commande suivante :
pip install numpy
Au début du code, nous devons importer la bibliothèque Numpy afin d'utiliser les fonctions et méthodes fournies dans il. Il peut être importé en utilisant l'instruction suivante :
import numpy as np
Ensuite, nous devons construire une matrice pour démontrer la solution de la matrice inverse. Les matrices peuvent être créées à l'aide de fonctions fournies par la bibliothèque Numpy, telles que la fonction numpy.array()
. Voici un exemple de matrice : numpy.array()
函数。以下是一个示例矩阵:
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
使用Numpy库提供的函数和方法,我们可以轻松地计算矩阵的逆。在本例中,可以使用numpy.linalg.inv()
A_inv = np.linalg.inv(A)
numpy.linalg.inv()
peut être utilisée pour calculer l'inverse de la matrice. Voici le code pour calculer l'inverse de l'exemple de matrice A : print(A_inv)
import numpy as np # 构造示例矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 计算矩阵逆 A_inv = np.linalg.inv(A) # 打印矩阵逆 print(A_inv)
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