python矩陣的逆語法

Ⅰ python怎麼實現矩陣的除法

1、首先打開pycharm軟體段嘩，新建一個python文件並導入握茄行numpy庫。

Ⅱ Python解決矩陣問題

下面是基於python3.4的數組矩陣輸入方法：

1.import numpy as np
2.arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
3.matrix_a = np.array(arr)2.
4.手動定義一個空數組：arr =[]，鏈表數組：a = [1,2,[1,2,3]]。

Python, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)協議[2]。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中[3]有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜：Python高居首位。

Ⅲ 用Python實現三階矩陣的求逆

你好，下面是一個對應的三階矩陣求逆的代碼

importwarnings
warnings.filterwarnings("ignore")
matrix1=[
[1,2,0,0],
[3,4,0,0],
[0,0,4,1],
[0,0,3,2],
]
matrix2=[
[1,0,-1,2,1],
[3,2,-3,5,-3],
[2,2,1,4,-2],
[0,4,3,3,1],
[1,0,8,-11,4],
]
matrix3=[
[1,0,-1,2,1,0,2],
[1,2,-1,3,1,-1,4],
[2,2,1,6,2,1,6],
[-1,4,1,4,0,0,0],
[4,0,-1,21,9,9,9],
[2,4,4,12,5,6,11],
[7,-1,-4,22,7,8,18],
]

defstep0(m):
n=len(m)
l=[]
foriinrange(0,n):
l.append([])
forjinrange(0,n):
ifi==j:
l[i].append(1)
else:
l[i].append(0)
returnl
defstep1(m):
n=len(m)
"""交換操作記錄數組swap"""
swap=[]
l=[]
foriinrange(0,n):
swap.append(i)
l.append([])
forjinrange(0,n):
l[i].append(0)
"""對每一列進行操作"""
foriinrange(0,n):
max_row=m[i][i]
row=i
forjinrange(i,n):
ifm[j][i]>=max_row:
max_row=m[j][i]
#globalrow
row=j
swap[i]=row
"""交換"""
ifrow!=i:
forjinrange(0,n):
m[i][j],m[row][j]=m[row][j],m[i][j]
"""消元"""
forjinrange(i+1,n):
ifm[j][i]!=0:
l[j][i]=m[j][i]/m[i][i]
forkinrange(0,n):
m[j][k]=m[j][k]-(l[j][i]*m[i][k])
return(swap,m,l)
defstep2(m):
n=len(m)
long=len(m)-1
l=[]
foriinrange(0,n):
l.append([])
forjinrange(0,n):
l[i].append(0)
foriinrange(0,n-1):
forjinrange(0,long-i):
ifm[long-i-j-1][long-i]!=0andm[long-i][long-i]!=0:
l[long-i-j-1][long-i]=m[long-i-j-1][long-i]/m[long-i][long-i]
forkinrange(0,n):
m[long-i-j-1][k]=m[long-i-j-1][k]-l[long-i-j-1][long-i]*m[long-i][k]

return(m,l)
defstep3(m):
n=len(m)
l=[]
foriinrange(0,n):
l.append(m[i][i])
returnl

defgauss(matrix):
n=len(matrix)
new=step0(matrix)
(swap,matrix1,l1)=step1(matrix)
(matrix2,l2)=step2(matrix1)
l3=step3(matrix2)
foriinrange(0,n):
ifswap[i]!=i:
new[i],new[swap[i]]=new[swap[i]],new[i]
forjinrange(i+1,n):
forkinrange(0,n):
ifl1[j][i]!=0:
new[j][k]=new[j][k]-l1[j][i]*new[i][k]
foriinrange(0,n-1):
forjinrange(0,n-i-1):
ifl2[n-1-i-j-1][n-1-i]!=0:
forkinrange(0,n):
new[n-1-i-j-1][k]=new[n-1-i-j-1][k]-l2[n-1-i-j-1][n-i-1]*new[n-1-i][k]
foriinrange(0,n):
forjinrange(0,n):
new[i][j]=new[i][j]/l3[i]
returnnew
x1=gauss(matrix1)
x2=gauss(matrix2)
x3=gauss(matrix3)
print(x1)
print(x2)
print(x3)

Ⅳ 線代--單位矩陣與逆矩陣

單位矩陣的特點是對角線為1(行號等於列號的單元元素值為1 )，其它元素值為0, 是一個方陣，且有 ，當 矩陣的每個行向量與 矩陣的列向量進行乘的時候，由於 矩陣的行向量第 列才有值，所以相當於從 矩陣的列向量中提取第 個元素的值

python的numpy 庫初始化一個3*3單位矩陣 np.identity(n = 3)

當存在矩陣 與矩陣 相乘滿足條件 ，則稱 是矩陣 的逆，記作： 。可逆矩陣一定是方陣，非方陣一定不可逆， 只有方陣才有逆 。
單位矩與逆矩陣的關系:
矩陣的負冪計山姿算： ，這一類計算應用的很少。
python的numpy 對矩陣 求逆矩陣 ： invA = np.linalg.inv(A)

在矩陣系統中，大量的矩陣不存在逆矩陣，但總體而言，可逆矩陣在矩陣系統中還是居多的，只是相比不可逆矩陣而言少的多。
滿足可逆條件的矩陣稱為 可逆矩陣 ，也叫做 ，意思是這種矩陣是非握唯敗常平段顫凡的矩陣，正規的矩陣(regular-matrix)；而不可逆矩陣則稱為 。

① 對矩陣 而言，若存在逆矩陣 則 唯一
② ， 矩陣的逆矩陣的逆還是 ;
反證法證明如下:

③
④ ，矩陣 的轉置的逆等於 的逆的轉置; 求證:

Ⅳ 求逆矩陣的方法

求矩陣的逆的三種方法：1.待定系數法、2.伴隨矩陣求逆矩陣、3.初等變換求逆矩陣。在數學中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的復數或實數集合，最早來自於方程組的系數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。
矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。 矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和准對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考《矩陣理論》。在天體物理、量子力學等領域，也會出現無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。