Inverso numpy

Numerose unità commerciali ora usano Numpy, che sta aumentando di popolarità. Comprendere ciò che fornisce questa biblioteca è cruciale di conseguenza. A causa della sua sintassi, che è contemporaneamente forte ed espressivo, Numpy è uno dei moduli Python più potenti. Viene inoltre utilizzato per il calcolo dell'array e consente agli utenti di gestire i dati in array, matrici e anche vettori ad alta dimensione. In questo articolo, evidenzieremo il numpy inverso di Python. Spiegheremo come inverso una matrice in Python con numerosi esempi.

L'inverso di Matrix in Python

Una matrice è definita come un array in due dimensioni con elementi di dimensioni identiche. Le rappresentazioni a matrice possono essere fatte con elenchi nidificati o array numpy.

Per calcolare l'inverso di una matrice in Python, usa il linalg numpy.Metodo Inv (). La matrice che produce una matrice di identità ogni volta che moltiplica per la matrice originale è inversa di una matrice. In questo post, forniremo informazioni sull'uso della matrice inversa Numpy insieme a diverse funzioni per generare l'inverso di un array di matrice.

Sintassi di Numpy.linalg.funzione inv ()

Puoi usare il numpy.linalg.Metodo Inv () utilizzando la seguente sintassi fornita. Solo il parametro "arr", che rappresenta la matrice da invertire, è richiesto da questa funzione.

Ora, esaminiamo diversi esempi per una migliore comprensione di detto argomento.

Esempio 1

Cominciamo prima con la definizione di matrice. Può essere definito come una raccolta rettangolare di dati. Gli elementi orizzontali nella matrice sono indicati come righe, mentre le voci verticali sono indicate come colonne. L'uso del NP.linalg.Il metodo inv () è richiesto per la funzione inversa matrice. La matrice fornita sarà inversa usando questa funzione. Una semplice funzione per ottenere l'inverso della matrice è disponibile nel modulo numpy di Python. La funzione aiuta l'utente a determinare se la libreria Python contiene numpy.linalg.inv ().

Nel seguente codice, come puoi vedere, abbiamo importato il modulo richiesto, che è numpy, è necessario includerlo per il calcolo riuscito del codice. Successivamente, abbiamo creato una variabile denominata "input_arr" in cui abbiamo creato l'array contenente valori diversi. I valori includono [9,4] e [5, -7]. Viene inoltre creata un'altra variabile denominata "Resuly_arr" in cui memorizzeremo il risultato che otteniamo dopo aver eseguito il NP.linalg.funzione inv (). Abbiamo superato l'array creato in questa funzione. Infine, abbiamo visualizzato il risultato utilizzando l'istruzione di stampa.

Importa Numpy come NP
input_arr = np.array ([[9, 4,], [5, -7]])
risultato_arr = np.linalg.Inv (input_arr)
Print (result_arr)

Qui, puoi vedere l'inverso della matrice precedentemente creata.

Esempio 2

In Python, Numpy fornisce molte funzioni per la creazione e la gestione degli array. Diverse tecniche e funzioni di algebra lineare sono implementate nel numpy.Submodulo Linalg.

La funzione numpy.linalg.Inv () da questo modulo può essere utilizzato per determinare l'inverso di una data matrice.

Questa funzione può anche essere utilizzata in un tentativo e tranne il blocco. Questo metodo è preferito. Verrà sollevato un errore e la funzione nel blocco tranne sarà nel caso in cui l'inverso della matrice non sia possibile.

Concentriamoci sul codice. Qui, puoi vedere che il modulo numpy viene importato per primo. Nel blocco "Try" del codice, abbiamo creato una variabile "My_arr" in cui è memorizzata la matrice. Successivamente, una dichiarazione di stampa viene utilizzata per mostrare l'inverso della matrice data. Nel blocco tranne il codice, viene visualizzato un messaggio nel caso in cui il codice non fornisca l'inverso della matrice.

importa numpy
Tentativo:
my_arr = numpy.Array ([[6,5], [10,7]])
Stampa (numpy.linalg.inv (my_arr))
tranne:
Stampa ("Inverso non possibile.")

Nella seguente immagine, puoi vedere l'inverso della matrice creata sopra.

Esempio 3

Le funzionalità del modulo Scipy possono essere utilizzate per eseguire una varietà di calcoli scientifici. Il Scipy.linalg.Il metodo Inv () viene utilizzato per ottenere l'inverso di una matrice quadrata. Funziona in modo simile al numpy.linalg.funzione inv (). Visualizza il codice fornito di seguito.

Nel codice, il modulo numpy viene importato per primo e dal modulo Scipy abbiamo importato Linalg. Dopodiché, un numpy.Matrix viene creato e archiviato nella variabile creata. Il nome di quella variabile è "arr_values". Nella seconda riga del codice, puoi vedere che il Linalg.Il metodo inv () viene eseguito in cui abbiamo fornito la variabile creata "arr_values" in cui è memorizzata la matrice. Infine, il risultato viene visualizzato con l'aiuto dell'istruzione di stampa. Per questo, viene utilizzato il comando "Stampa (arr_result)".

importa numpy
da Scipy Import Linalg
arr_values ​​= numpy.Matrix ([[5, 4,], [7, -9]])
arr_result = linalg.Inv (arr_values)
Stampa (arr_result)

Ecco il seguente output della funzione eseguita menzionata nel codice precedente.

Esempio 4

In questo programma di esempio, useremo la matrice 3*3. Il codice mostra che abbiamo importato il modulo numpy nella prima riga. Viene creata una variabile denominata "arr_data" in cui abbiamo creato una matrice 3*3. Include i valori [9,3,3], [6, -4,7] e [6,12,5]. Un'altra variabile, viene creata "output_arr" in cui abbiamo eseguito il numpy.funzione Linalg sui valori della matrice creati. Infine, viene visualizzata la seguente uscita:

importa numpy
arr_data = numpy.Array ([[9, 3, 3],
[6, -4, 7],
[6, 12, 5]])
output_arr = numpy.linalg.inv (arr_data)
Stampa (output_arr)

Ecco il risultato dell'inverso della matrice 3*3.

Esempio 5

In questo esempio verrà utilizzata una matrice 4*4. Il resto del codice è lo stesso di sopra, tranne ora il numpy.La funzione Linalg viene eseguita sulla matrice 4*4 creata. La nostra matrice 4*4 include [3, 3, 2, 6], [4, -6, 1, 8], [5, 1, 6, 8] e [6, 2, 12, 5] valori.

importa numpy
arr_data = numpy.Array ([[3, 3, 2, 6],
[4, -6, 1, 8],
[5, 1, 6, 8],
[6, 2, 12, 5]])
Stampa (numpy.linalg.inv (arr_data))

Di seguito puoi vedere l'inverso della matrice 4*4 specificata:

Esempio 6

Dopo aver importato il modulo, è possibile vedere che l'array bidimensionale viene creato e archiviato nella variabile denominata "arr_val" e il risultato del Linalg eseguito.Il metodo Inv () è memorizzato nella variabile "arr_res".

importa numpy
arr_val = numpy.array ([[[5., 2.], [7., 9.]],
[[5, 9], [6, 3]])
arr_res = numpy.linalg.Inv (arr_val)
Stampa (arr_res)

Ecco l'uscita dell'inverso dell'array bidimensionale.

Conclusione

Questo articolo si concentra sui diversi modi per ottenere l'inverso di una matrice. Abbiamo fornito i dettagli fondamentali su detto argomento. L'articolo contiene anche diversi esempi a cui puoi fare riferimento se sei nuovo a questo concetto. I nostri esempi includono la codifica sul NP.linalg.funzione inv (), Scipy.linalg.funzione inv () e il tentativo e tranne il metodo. Abbiamo menzionato tutti i dettagli su queste funzioni in modo da poter capire come ogni lavoro.