原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.inv.html
校对:(虚位以待)
numpy.linalg.
inv
(a)[source]计算矩阵的(乘法)逆。
Given a square matrix a, return the matrix ainv satisfying dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0])
.
参数: | a:(...,M,M)array_like
|
---|---|
返回: | ainv:(...,M,M)ndarray或矩阵
|
上升: | LinAlgError
|
笔记
版本1.8.0中的新功能。
广播规则适用,有关详细信息,请参阅numpy.linalg
文档。
例子
>>> from numpy.linalg import inv
>>> a = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> ainv = inv(a)
>>> np.allclose(np.dot(a, ainv), np.eye(2))
True
>>> np.allclose(np.dot(ainv, a), np.eye(2))
True
如果a是一个矩阵对象,那么返回值也是一个矩阵:
>>> ainv = inv(np.matrix(a))
>>> ainv
matrix([[-2. , 1. ],
[ 1.5, -0.5]])
可以一次计算几个矩阵的倒置:
>>> a = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]])
>>> inv(a)
array([[[-2. , 1. ],
[ 1.5, -0.5]],
[[-5. , 2. ],
[ 3. , -1. ]]])