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使用numpy求矩阵的逆不会得到预期的结果

可能是由于以下几个原因：

矩阵不可逆：如果矩阵是奇异矩阵或接近奇异矩阵，即行列式为0或非常接近0，那么矩阵是不可逆的。在这种情况下，无法通过求逆来得到预期的结果。
数值精度问题：计算机在表示浮点数时存在精度限制，当矩阵的元素非常大或非常接近0时，求逆操作可能会引入数值误差，导致结果不准确。
矩阵维度问题：numpy中的求逆函数numpy.linalg.inv()只能用于求解方阵的逆。如果输入的矩阵不是方阵，即行数和列数不相等，那么无法直接求逆。

针对以上问题，可以采取以下解决方案：

检查矩阵的可逆性：可以通过计算矩阵的行列式来判断矩阵是否可逆。如果行列式为0或非常接近0，那么矩阵不可逆。
使用伪逆：对于不可逆的矩阵，可以使用伪逆来近似求解。numpy提供了numpy.linalg.pinv()函数来计算矩阵的伪逆。
检查矩阵维度：确保输入的矩阵是方阵，即行数和列数相等，才能使用numpy.linalg.inv()函数求逆。

总结起来，如果使用numpy求矩阵的逆不会得到预期的结果，可以先检查矩阵的可逆性和维度，然后考虑使用伪逆或其他数值计算方法来解决问题。

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