Étapes Numpy pour trouver l'inverse d'une matrice : 1. Importez la bibliothèque numpy, importez numpy en tant que np ; 2. Créez une matrice carrée, A = np.array([[1, 2], [3, 4]] ); 3. Utilisez la fonction np.linalg.inv() pour trouver l'inverse de la matrice, A_inv = np.linalg.inv(A); 4. Affichez le résultat, print(A_inv);
Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, Python version 3.11.4, ordinateur DELL G3.
Vous pouvez utiliser la fonction np.linalg.inv() dans numpy pour trouver l'inverse d'une matrice. Cette fonction accepte une matrice comme argument et renvoie sa matrice inverse.
Nécessite l'inverse d'une matrice, qui doit remplir les conditions suivantes :
1 La matrice doit être une matrice carrée, c'est-à-dire que le nombre de lignes est égal au nombre de colonnes.
2. La matrice doit être réversible, c'est-à-dire que son déterminant n'est pas nul.
Si la matrice remplit les conditions ci-dessus, vous pouvez utiliser la fonction np.linalg.inv() pour trouver l'inverse de la matrice. Voici les étapes pour utiliser cette fonction pour trouver l'inverse d'une matrice :
1. Importez la bibliothèque numpy :
import numpy as np
2 Créez une matrice carrée :
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
3. Fonction .linalg.inv() pour trouver l'inverse de la matrice :
A_inv = np.linalg.inv(A)
4. Résultat de sortie :
print(A_inv)
L'exécution du code ci-dessus produira la matrice inverse de la matrice A.
Il convient de noter que si la matrice ne remplit pas la condition de réversibilité, c'est-à-dire que son déterminant est zéro, alors la fonction np.linalg.inv() lèvera une exception LinAlgError. Par conséquent, assurez-vous que la matrice satisfait à la condition d'inversibilité lors de l'utilisation de cette fonction.
De plus, il convient de noter qu'en raison de l'accumulation d'erreurs et des limitations de précision des opérations sur les nombres à virgule flottante, la résolution informatique de la matrice inverse peut introduire certaines erreurs. Dans les applications pratiques, vous pouvez utiliser la fonction np.allclose() pour vérifier si la matrice inverse est correcte.
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