使用Python怎么求逆矩陣？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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import numpy as np 
kernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2))
print(kernel)
print(np.linalg.inv(kernel))

注意，Singular matrix奇異矩陣不可求逆

補(bǔ)充：python+numpy中矩陣的逆和偽逆的區(qū)別

定義：

對于矩陣A，如果存在一個(gè)矩陣B，使得AB=BA=E，其中E為與A,B同維數(shù)的單位陣，就稱A為可逆矩陣（或者稱A可逆），并稱B是A的逆矩陣，簡稱逆陣。（此時(shí)的逆稱為凱利逆）

矩陣A可逆的充分必要條件是|A|≠0。

偽逆矩陣是逆矩陣的廣義形式。由于奇異矩陣或非方陣的矩陣不存在逆矩陣，但可以用函數(shù)pinv(A)求其偽逆矩陣。

基本語法為X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol為誤差,pinv為pseudo-inverse的縮寫：max(size(A))*norm(A)*eps。

函數(shù)返回一個(gè)與A的轉(zhuǎn)置矩陣A' 同型的矩陣X，并且滿足：AXA=A,XAX=X.此時(shí)，稱矩陣X為矩陣A的偽逆，也稱為廣義逆矩陣。

pinv(A)具有inv(A)的部分特性，但不與inv(A)完全等同。

如果A為非奇異方陣，pinv(A)=inv(A)，但卻會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間，相比較而言，inv(A)花費(fèi)更少的時(shí)間。

代碼如下：

1.矩陣求逆

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一個(gè)非奇異矩陣(數(shù)組)
print(np.linalg.inv(a)) # 對應(yīng)于MATLAB中 inv() 函數(shù)
# 矩陣對象可以通過 .I 求逆,但必須先使用matirx轉(zhuǎn)化
A = np.matrix(a)
print(A.I)

2.矩陣求偽逆

import numpy as np
# 定義一個(gè)奇異陣 A
A = np.zeros((4, 4))
A[0, -1] = 1
A[-1, 0] = -1
A = np.matrix(A)
print(A)
# print(A.I) 將報(bào)錯(cuò)，矩陣 A 為奇異矩陣，不可逆
print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩陣 A 的偽逆（廣義逆矩陣），對應(yīng)于MATLAB中 pinv() 函數(shù)

這就是矩陣的逆和偽逆的區(qū)別

截至2020/10/4，matrix函數(shù)還可以使用，但已經(jīng)過時(shí)，應(yīng)該是mat函數(shù)這種。

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