python逆矩阵怎么求

python求逆矩阵的方法：

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第一步，点击键盘 win+r，打开运行窗口。在运行窗口中输入“cmd"，点击enter键，打开windows命令行窗口。

第二步，在windows命令行窗口中，输入“python”，点击enter键，进入python的命令交互窗口。

第三步，使用import语句，引入numpy模块，并重命名为np。

第四步，使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵A，其中z矩阵A是2x2的矩阵。

第五步，使用函数np.linalg.inv(A)，求解矩阵A的逆矩阵。

第六步，使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵B，其中矩阵B是3x3的矩阵。

第七步，使用函数np.linalg.inv(B)，求解矩阵B的逆矩阵。

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python的矩阵可以做什么

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。

计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。

3a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])

a1

matrix([[1, 1],

[2, 3],

[4, 2]])

计算每一列、行的和

a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵

a2

matrix([[7, 6]])

a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵

a3

matrix([[2],

[5],

[6]])

a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值

a4

5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2

计算最大、最小值和索引

a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值

4

a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵

a2

matrix([[3]])

a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值

3

np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数

matrix([[4, 3]])

np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵

matrix([[1],

[3],

[4]])

np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引

matrix([[2, 1]])

np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引

1

python中的矩阵运算

NumPy支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

首先安装NumPy，安装过pandas，它会自动安装它的依赖，就不需要安装NumPy了。

python 怎么实现矩阵运算

1.numpy的导入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#产生一个2-8之间的随机整数矩阵

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#产生一个2*2的对角矩阵

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

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