Numpy:矩阵求逆计算不正确？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

numpy如何求矩阵的逆_numpy矩阵

矩阵求逆 import numpy as np 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 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 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

1.7K3 0

Numpy 中的矩阵求逆

矩阵求逆import numpy as npa = 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 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = 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

5.7K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用numpy对矩阵进行求逆

验算了一下，觉得错误应该是出在矩阵求逆的地方。但是真的求逆太慢了，（主要是头晕），那怎么办呢？突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...import numpy as np import fractions a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) #设置以分数形式显示 np.set_printoptions...(formatter={'all': lambda x: str(fractions.Fraction(x).limit_denominator())}) print('原矩阵：\n') print(a...) print('-----------') print('逆矩阵：\n') print(np.linalg.inv(a)) 输出结果：原矩阵： [[1 1 1] [0 1/2 -2] [0 1...1]] ----------- 逆矩阵： [[1 0 -1] [0 2/5 4/5] [0 -2/5 1/5]] 我输入的是一个3*3的矩阵，上面这串代码大伙儿应该是能看懂的我相信。

1K1 0

伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)

在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念，本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。...=0，我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵的。...最后我想说的是我本来想求逆矩阵的，不凑巧找了个奇异矩阵，饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵...，因此没有逆矩阵，但如果是非奇异矩阵，我们则可以按照之前的公式求得逆矩阵。...逆矩阵计算初等变换求解逆矩阵除了上面的方法外，还可以用更加直观的方法进行求解，这就是初等变换，其原理就是根据A乘以A的逆等于单位矩阵I这个原理，感兴趣的同学可以看参考链接中的视频。

2.2K2 0

求矩阵的逆

看到刚学线代那会儿瞎整的求矩阵的逆的代码。...（等于0），不能求逆哦！"...<<endl; else { cout矩阵了，我不会算有分数和小数的矩阵哦！...\n(请化为全部是整数的矩阵再输入)"<<endl; memset(c,0,sizeof(c)); for(int i=1;i<=n;i++)...(输入0结束程序)："<<endl; init(); } } int main(){ cout矩阵的阶数(输入0结束程序)："<<endl; init

9152 0

c求逆矩阵的代码_二维矩阵求逆

int flag = 1; if ((i + j) & 1) flag = -1; bansui[j][i] = f(yuzi,n-1)*flag; } } printf("伴随矩阵为...{ for (int j = 0; j < n; j++) { printf("%d ", bansui[i][j]); } printf("\n"); } printf("原矩阵对应的行列式的值为...：\n"); printf("%d", f(juzhen, n)); } int main() { printf("请输入矩阵阶数\n"); scanf("%d", &n); for (int

1.1K1 0

如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。好的，下面是第二步求出转置矩阵。...第四步，将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵，并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵（有时也称为共轭矩阵），用 Adj(M) 表示。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...伴随矩阵是辅助因子矩阵的转置，这就是为什么在第二步中我们要将矩阵转置以求出辅助因子的转置矩阵。可以通过将 M 与 M^-1相乘检验结果。你应该能够发现，M*M^-1 = M^-1*M = I.

2.2K3 0

numpy求特征向量_python计算矩阵

文章目录 python — numpy计算矩阵特征值，特征向量一、数学演算二、numpy实现转载请备注原文出处，谢谢：https://blog.csdn.net/pentiumCM/article.../details/105652853 python — numpy计算矩阵特征值，特征向量一、数学演算示例：首先参考百度demo的来看一下矩阵的特征值和特征向量的解题过程及结果。...可知矩阵A：特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。...\begin{matrix} -1 & 1 & 0 \\ -4 & 3 & 0 \\ 1 & 0 & 2 \end{matrix} \right] A=⎣⎡−1−41130002⎦⎤ 二、numpy...计算矩阵的特征值，特征向量 ''' import numpy as np mat = np.array([[-1, 1, 0], [-4, 3, 0],

1.3K1 0

Python求逆矩阵_3x3下三角矩阵求逆矩阵

1：导入包numpy from numpy import * 2: 定义初始化矩阵 a1 = mat([[3,4],[2,16]]) //这是一个2×2的矩阵 3：求a1的逆矩阵 a2

8833 0

python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆「建议收藏」

print(np.linalg.inv(kernel)) 注意，Singular matrix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...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 import numpy as np 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 import numpy...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

6.3K3 0

求逆矩阵的几种方法_求逆矩阵有几种方法

1.待定系数法 ** 矩阵A= 1, 2 -1,-3 假设所求的逆矩阵为 a,b c,d 则这里写图片描述从而可以得出方程组 a + 2c = 1 b + 2d = 0 -a...– 3c = 0 -b – 3d = 1 解得 a=3; b=2; c= -1; d= -1 2.伴随矩阵求逆矩阵伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式，所构成的矩阵，转置后得到的新矩阵。...我们先求出伴随矩阵A*= -3, -2 1 , 1 接下来，求出矩阵A的行列式|A| =1*(-3) – (-1)* 2 = -3 + 2 = -1 从而逆矩阵A⁻¹=A*/|A| = A...*/(-1)= -A*= 3, 2 -1,-1 3.初等变换求逆矩阵（下面我们介绍如何通过初等(行)变换来求逆矩阵）首先，写出增广矩阵A|E，即矩阵A右侧放置一个同阶的单位矩阵，得到一个新矩阵

1.3K1 0

opencv求逆矩阵函数_c++矩阵

mat->data.fl[i*3+j]=Matrix[i][j]; } } cvInvert(mat,Imat,CV_SVD);//求逆矩阵...printf("原矩阵::\n"); printMatrix(mat); printf(" 逆矩阵::\n"); printMatrix

1.1K3 0

matlab矩阵求逆矩阵非方阵_matlab验证逆矩阵出问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 matlab矩阵求逆矩阵因为所以该矩阵可逆，根据，其中得到计算矩阵A每个元素的代数余子式：所以可得： matlab...计算如下： >> A1=[1 2 2;2 1 -2;2 -2 1] A1 = 1 2 2 2 1 -2 2 -2 1 >>

9513 0

MATLAB2018求矩阵的逆以及矩阵无穷范数的计算

在命令行窗口输入矩阵A，>> a=[0.780 0.563;0.913 0.659] 返回结果输出， a = 0.7800 0.5630 0.9130 0.6590 求该矩阵的逆，>>b...=inv(a) 返回结果输出， b = 1.0e+05 * 6.5900 -5.6300 -9.1300 7.8000 注，返回矩阵前的为科学记数法求矩阵的无穷范数，注：矩阵的无穷范数是...–各元素先取绝对值而后按行相加的最大值 `>> norm(b,inf) ans = 1.6930e+06 norm(a,inf) ans = 1.5720` 分别求得矩阵a,b的无穷范数

1.1K1 0

Sweet Snippet 之矩阵求逆

矩阵求逆的简单实现矩阵求逆有很多种方法,使用伴随矩阵可能是相对易于编码的方式,在此简单列一下实现(Lua): -- matrix store is table in row order -- e.g...adjm[8] / det inv_m3[9] = adjm[9] / det return inv_m3 end end 有兴趣的朋友可以求解下矩阵...: local m3 = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 } 的逆矩阵,结果可能会出人意料哦~

7032 0

矩阵求逆c++实现

高斯消元法可以用来找出一个可逆矩阵的逆矩阵。设A 为一个N * N的矩阵，其逆矩阵可被两个分块矩阵表示出来。...经过高斯消元法的计算程序后，矩阵B 的左手边会变成一个单位矩阵I ，而逆矩阵A ^(-1) 会出现在B 的右手边。假如高斯消元法不能将A 化为三角形的格式，那就代表A 是一个不可逆的矩阵。...//输出矩阵n*n bool Gauss(float A[][N], float B[][N], int n); //采用部分主元的高斯消去法求方阵A的逆矩阵B int main() {..."采用逆矩阵的定义法求矩阵的逆矩阵!...\n"; } free(buffer); //释放内存空间 cout 求方阵的逆矩阵!

1.9K3 1

算法系列-----矩阵（五）-------------矩阵的求逆

首先要明确一点：非方阵不能求逆也就是 n == m需要去判断的，a.length == a[0].length 为了更好的看清代码，我们先看下数学过程： /** * 矩阵求逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组， * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵a的逆矩阵） */ public

1.1K2 0

非满秩矩阵也能求逆矩阵吗_广义逆矩阵的性质

1.2K2 0

Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵

Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。...>>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig...(x) # 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >>> y matrix([[ 1., 2., 3.],

10.5K4 0

tensorflow矩阵运算_二维矩阵求逆

线性回归算法能表示为矩阵计算，Ax=b。这里要解决的是用矩阵x来求解系数。 1.导入必要的编程库，初始化计算图，并生成数据。...>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> import tensorflow as tf >>> sess=tf.Session...() >>> x_vals=np.linspace(0,10,100) >>> y_vals=x_vals+np.random.normal(0,1,100) 2.创建后续求逆方法所需的矩阵。...创建A矩阵，其为矩阵x_vals_column和ones_column的合并。然后以矩阵y_vals创建b矩阵。...>>> A_tensor=tf.constant(A) >>> b_tensor=tf.constant(b) 4.使用tf.matrix_inverse（）方法求逆 >>> tA_A=tf.matmul

5911 0

点击加载更多

numpy如何求矩阵的逆_numpy矩阵

Numpy 中的矩阵求逆

使用numpy对矩阵进行求逆

伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)

求矩阵的逆

c求逆矩阵的代码_二维矩阵求逆

如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

numpy求特征向量_python计算矩阵

Python求逆矩阵_3x3下三角矩阵求逆矩阵

python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆「建议收藏」

求逆矩阵的几种方法_求逆矩阵有几种方法

opencv求逆矩阵函数_c++矩阵

matlab矩阵求逆矩阵非方阵_matlab验证逆矩阵出问题

MATLAB2018求矩阵的逆以及矩阵无穷范数的计算

Sweet Snippet 之矩阵求逆

矩阵求逆c++实现

算法系列-----矩阵（五）-------------矩阵的求逆

非满秩矩阵也能求逆矩阵吗_广义逆矩阵的性质

Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵

tensorflow矩阵运算_二维矩阵求逆

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐