행렬의 (승법) 역행렬을 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.inv() 메서드를 사용합니다. 정사각 행렬 a가 주어지면 dot(a, ainv) =dot(ainv, a) =eye(a.shape[0])를 만족하는 행렬 ainv를 반환합니다. 이 메서드는 행렬 a의 (승법) 역행렬을 반환합니다. 첫 번째 매개변수인 a는 반전할 Matrix입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다-
import numpy as np from numpy.linalg import inv
array() −
를 사용하여 여러 행렬 만들기arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]])
배열 표시 -
print("Our Array...\n",arr)
치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
모양 가져오기 -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
행렬의 (승법) 역행렬을 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.inv() 메서드를 사용하십시오 -
print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))
예시
import numpy as np from numpy.linalg import inv # Create several matrices using array() arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]]) # Display the array print("Our Array...\n",arr) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) # Get the Shape print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape) # To compute the (multiplicative) inverse of a matrix, use the numpy.linalg.inv() method in Python. print("\nResult...\n",np.linalg.inv(arr))에서 numpy.linalg.inv() 메서드 사용
출력
Our Array... [[[1. 2.] [3. 4.]] [[1. 3.] [3. 5.]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (2, 2, 2) Result... [[[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5 ]] [[-1.25 0.75] [ 0.75 -0.25]]]