Inverso numpy

Numerosas unidades comerciales ahora usan Numpy, que está aumentando en popularidad. Comprender lo que proporciona esta biblioteca es crucial como resultado. Debido a su sintaxis, que es simultáneamente fuerte y expresiva, Numpy es uno de los módulos de pitón más potentes. También se utiliza para el cálculo de la matriz y permite a los usuarios administrar datos en matrices, matrices e incluso vectores de dimensiones superiores. En este artículo, destacaremos el inverso Numpy de Python. Explicaremos cómo inverso una matriz en Python con numerosos ejemplos.

El inverso de la matriz en Python

Una matriz se define como una matriz en dos dimensiones con elementos de tamaño idéntico. Las representaciones de matriz se pueden hacer con listas anidadas o matrices numpy.

Para calcular el inverso de una matriz en Python, use el Numpy Linalg.método inv (). La matriz que produce una matriz de identidad cada vez que se multiplica por la matriz original es la inversa de una matriz. En esta publicación, daremos información sobre el uso de la matriz inversa Numpy junto con varias funciones para generar la inversa de una matriz de matriz.

Sintaxis de Numpy.linalg.función inv ()

Puedes usar el numpy.linalg.método inv () utilizando la siguiente sintaxis proporcionada. Solo el parámetro "ARR", que representa la matriz que se invertirá, es requerido por esta función.

Ahora, examinemos varios ejemplos para una mejor comprensión de dicho tema.

Ejemplo 1

Comencemos con la definición de una matriz primero. Se puede definir como una recopilación rectangular de datos. Los elementos horizontales en la matriz se denominan filas, mientras que las entradas verticales se denominan columnas. El uso del NP.linalg.Se requiere método inv () para la función inversa de matriz. La matriz proporcionada se incubará utilizando esta función. Una función simple para obtener la inversa de la matriz está disponible en el módulo numpy de Python. La función ayuda al usuario a determinar si la biblioteca de Python contiene Numpy.linalg.inv ().

En la siguiente pieza de código, como puede ver, hemos importado el módulo requerido, que es numpy, es necesario incluirlo para el cálculo exitoso del código. Después de eso, creamos una variable llamada "input_arr" en la que creamos la matriz que contiene diferentes valores. Los valores incluyen [9,4] y [5, -7]. También se crea otra variable llamada "Resuly_arr" en la que vamos a almacenar el resultado que obtenemos después de ejecutar el NP.linalg.función inv (). Hemos pasado la matriz creada en esta función. Finalmente, hemos mostrado el resultado utilizando la instrucción de impresión.

importar numpy como np
input_arr = np.Array ([[9, 4,], [5, -7]])
resultado_arr = np.linalg.inv (input_arr)
Imprimir (result_arr)

Aquí, puede ver el inverso de la matriz creada anteriormente.

Ejemplo 2

En Python, Numpy proporciona muchas funciones para crear y tratar con matrices. Diferentes técnicas y funciones de álgebra lineal se implementan en Numpy.submódulo linalg.

La función numpy.linalg.inv () de este módulo se puede usar para determinar el inverso de una matriz determinada.

Esta función también se puede usar en un intento y excepto bloquear. Se prefiere este método. Se planteará un error y la función en el bloque excepto estará en caso de que el inverso de la matriz no sea posible.

Centrémonos en el código. Aquí, puede ver que el módulo Numpy se importa primero. En el bloque "Prueba" del código, hemos creado una variable "my_arr" en la que se almacena la matriz. Después de eso, se usa una declaración de impresión para mostrar el inverso de la matriz dada. En el bloque excepto del código, se muestra un mensaje en caso de que el código no proporcione el inverso de la matriz.

importar numpy
intentar:
my_arr = numpy.Array ([[6,5], [10,7]])
Impresión (Numpy.linalg.inv (my_arr))
excepto:
Imprimir ("Inverso no posible.")

En la siguiente imagen, puede ver el inverso de la matriz creada arriba.

Ejemplo 3

Las características del módulo Scipy se pueden usar para realizar una variedad de cálculos científicos. El scipy.linalg.El método inv () se usa para obtener el inverso de una matriz cuadrada. Funciona de manera similar al Numpy.linalg.función inv (). Ver el código que se proporciona a continuación.

En el código, el módulo Numpy se importa primero, y desde el módulo Scipy, hemos importado Linalg. Después de eso, un Numpy.Matrix se crea y almacena en la variable creada. El nombre de esa variable es "arr_values". En la segunda línea del código, puede ver que el Linalg.El método inv () se ejecuta en el que hemos proporcionado la variable creada "arr_values" en la que se almacena la matriz. Finalmente, el resultado se muestra con la ayuda de la declaración de impresión. Para eso, se usa el comando "imprimir (arr_result)".

importar numpy
de scipy import linalg
arr_values ​​= numpy.matriz ([[5, 4,], [7, -9]])
arr_result = linalg.Inv (arr_values)
imprimir (arr_result)

Aquí está la siguiente salida de la función ejecutada mencionada en el código anterior.

Ejemplo 4

En este programa de ejemplo, usaremos la matriz 3*3. El código muestra que hemos importado el módulo Numpy en la primera línea. Se crea una variable llamada "arr_data" en la que hemos creado una matriz 3*3. Incluye [9,3,3], [6, -4,7] y [6,12,5] valores. Otra variable, se crea "output_arr" en la que hemos ejecutado el Numpy.función linalg en los valores de matriz creados. Por último, se muestra la siguiente salida:

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

Aquí está el resultado del inverso de la matriz 3*3.

Ejemplo 5

Se utilizará una matriz 4*4 en este ejemplo. El resto del código es el mismo que el anterior, excepto ahora el Numpy.La función linalg se ejecuta en la matriz 4*4 creada. Nuestra matriz 4*4 incluye [3, 3, 2, 6], [4, -6, 1, 8], [5, 1, 6, 8] y [6, 2, 12, 5] valores.

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

A continuación puede ver el inverso de la matriz 4*4 especificada:

Ejemplo 6

Después de importar el módulo, puede ver que la matriz bidimensional se crea y almacena en la variable llamada "ARR_VAL" y el resultado del Linalg ejecutado.El método inv () se almacena en la variable "arr_res".

importar numpy
arr_val = numpy.matriz ([[[5., 2.], [7., 9.],
[[5, 9], [6, 3]]])
arr_res = numpy.linalg.inv (arr_val)
imprimir (arr_res)

Aquí está la salida del inverso de la matriz bidimensional.

Conclusión

Este artículo se centra en las diferentes formas de obtener lo inverso de una matriz. Hemos proporcionado los detalles principales sobre dicho tema. El artículo también contiene varios ejemplos a los que puede consultar si es nuevo en este concepto. Nuestros ejemplos incluyen la codificación sobre el NP.linalg.Función inv (), Scipy.linalg.función inv (), y el método intento y excepto. Hemos mencionado todos los detalles sobre estas funciones para que pueda entender cómo funciona cada.