Inverse nu

De nombreuses unités commerciales utilisent désormais Numpy, qui augmente en popularité. Comprendre ce que cette bibliothèque fournit est crucial en conséquence. En raison de sa syntaxe, qui est simultanément forte et expressive, Numpy est l'un des modules Python les plus puissants. Il est également utilisé pour le calcul du tableau et permet aux utilisateurs de gérer les données dans des tableaux, des matrices et même des vecteurs de dimension supérieurs. Dans cet article, nous mettrons en évidence le Numpy inverse de Python. Nous expliquerons comment inverser une matrice en python avec de nombreux exemples.

L'inverse de la matrice en python

Une matrice est définie comme un tableau en deux dimensions avec des éléments de taille identique. Les représentations de la matrice peuvent être faites avec des listes imbriquées ou des tableaux numpy.

Pour calculer l'inverse d'une matrice dans Python, utilisez le Linalg Numpy.Méthode inv (). La matrice qui produit une matrice d'identité chaque fois que multipliée par la matrice d'origine est l'inverse d'une matrice. Dans cet article, nous fournirons des informations sur l'utilisation de la matrice inverse Numpy avec plusieurs fonctions pour générer l'inverse d'un tableau matriciel.

Syntaxe de Numpy.linalg.Fonction inv ()

Vous pouvez utiliser le Numpy.linalg.Méthode inv () en utilisant la syntaxe suivante fournie. Seul le paramètre «arr», qui représente la matrice à inverser, est requis par cette fonction.

Maintenant, examinons plusieurs exemples pour une meilleure compréhension dudit sujet.

Exemple 1

Commençons par la définition d'une matrice d'abord. Il peut être défini comme une collection rectangulaire de données. Les éléments horizontaux de la matrice sont appelés lignes, tandis que les entrées verticales sont appelées colonnes. L'utilisation du NP.linalg.Une méthode inv () est requise pour la fonction inverse de la matrice. La matrice fournie sera inversée en utilisant cette fonction. Une fonction simple pour obtenir l'inverse de la matrice est disponible dans le module Numpy de Python. La fonction aide l'utilisateur à déterminer si la bibliothèque Python contient Numpy.linalg.inv ().

Dans le code de code suivant, comme vous pouvez le voir, nous avons importé le module requis, qui est Numpy, il est nécessaire de l'inclure pour le calcul réussi du code. Après cela, nous avons créé une variable nommée «Input_arr» dans laquelle nous avons créé le tableau contenant différentes valeurs. Les valeurs incluent [9,4] et [5, -7]. Une autre variable nommée «Resuly_arr» est également créée dans laquelle nous allons stocker le résultat que nous obtenons après avoir exécuté le NP.linalg.Fonction inv (). Nous avons passé le tableau créé dans cette fonction. Enfin, nous avons affiché le résultat en utilisant l'instruction PRINT.

Importer Numpy comme NP
input_arr = np.Array ([[9, 4,], [5, -7]])
result_arr = np.linalg.inv (input_arr)
print (result_arr)

Ici, vous pouvez voir l'inverse de la matrice créée précédemment.

Exemple 2

Dans Python, Numpy offre de nombreuses fonctions pour créer et traiter les tableaux. Différentes techniques et fonctions d'algèbre linéaire sont implémentées dans le Numpy.sous-module de Linalg.

La fonction Numpy.linalg.inv () de ce module peut être utilisé pour déterminer l'inverse d'une matrice donnée.

Cette fonction peut également être utilisée dans un essai et à l'exception du bloc. Cette méthode est préférée. Une erreur sera augmentée et la fonction dans le bloc sauf sera dans le cas où l'inverse de la matrice n'est pas possible.

Concentrons-nous sur le code. Ici, vous pouvez voir que le module Numpy est importé en premier. Dans le bloc «essayez» du code, nous avons créé une variable «my_arr» dans laquelle la matrice est stockée. Après cela, une déclaration d'impression est utilisée pour montrer l'inverse de la matrice donnée. Dans le bloc sauf du code, un message s'affiche au cas où le code ne fournirait pas l'inverse de la matrice.

Importer Numpy
essayer:
my_arr = numpy.Array ([[6,5], [10,7]])
Imprimer (Numpy.linalg.inv (my_arr))
sauf:
Imprimer ("inverse pas possible.")

Dans l'image suivante, vous pouvez voir l'inverse de la matrice créée ci-dessus.

Exemple 3

Les fonctionnalités du module Scipy peuvent être utilisées pour effectuer une variété de calculs scientifiques. Le scipy.linalg.La méthode inv () est utilisée pour obtenir l'inverse d'une matrice carrée. Il fonctionne de manière similaire à la numpy.linalg.Fonction inv (). Afficher le code fourni ci-dessous.

Dans le code, le module Numpy est importé en premier, et à partir du module Scipy, nous avons importé Linalg. Après ça, un numpy.la matrice est créée et stockée dans la variable créée. Le nom de cette variable est «ar_values». Dans la deuxième ligne du code, vous pouvez voir que le Linalg.La méthode inv () est exécutée dans laquelle nous avons fourni la variable créée «ar_values» dans laquelle la matrice est stockée. Enfin, le résultat est affiché à l'aide de la déclaration d'impression. Pour cela, la commande «Print (arr_result)» est utilisée.

Importer Numpy
de Scipy Import Linalg
ar_values ​​= Numpy.matrice ([[5, 4,], [7, -9]])
ar_result = linalg.inv (ar_values)
imprimer (ar_result)

Voici la sortie suivante de la fonction exécutée mentionnée dans le code précédent.

Exemple 4

Dans cet exemple de programme, nous utiliserons la matrice 3 * 3. Le code montre que nous avons importé le module Numpy dans la première ligne. Une variable nommée «arr_data» est créée dans laquelle nous avons créé une matrice 3 * 3. Il comprend [9,3,3], [6, -4,7] et [6,12,5]. Une autre variable, «output_arr» est créée dans laquelle nous avons exécuté le Numpy.Fonction Linalg sur les valeurs de matrice créées. Enfin, la sortie suivante s'affiche:

Importer Numpy
ar_data = numpy.Array ([[9, 3, 3],
[6, -4, 7],
[6, 12, 5]])
output_arr = Numpy.linalg.inv (arr_data)
print (output_arr)

Voici le résultat de l'inverse de la matrice 3 * 3.

Exemple 5

Une matrice 4 * 4 sera utilisée dans cet exemple. Le reste du code est le même que ci-dessus, sauf maintenant le Numpy.La fonction Linalg est exécutée sur la matrice 4 * 4 créée. Notre matrice 4 * 4 comprend [3, 3, 2, 6], [4, -6, 1, 8], [5, 1, 6, 8] et [6, 2, 12, 5].

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

Ci-dessous, vous pouvez voir l'inverse de la matrice 4 * 4 spécifiée:

Exemple 6

Après l'importation du module, vous pouvez voir que le tableau bidimensionnel est créé et stocké dans la variable nommée «Arr_Val» et le résultat du linalg exécuté.La méthode inv () est stockée dans la variable «ar_res».

Importer Numpy
arr_val = numpy.Array ([[[5., 2.], [7., 9.]],
[[5, 9], [6, 3]]])
arr_res = numpy.linalg.inv (arr_val)
imprimer (ar_res)

Voici la sortie de l'inverse du tableau bidimensionnel.

Conclusion

Cet article se concentre sur les différentes façons d'obtenir l'inverse d'une matrice. Nous avons fourni les détails de base sur ledit sujet. L'article contient également plusieurs exemples auxquels vous pouvez vous référer si vous êtes nouveau dans ce concept. Nos exemples incluent le codage sur le NP.linalg.fonction inv (), scipy.linalg.fonction inv (), et la méthode d'essai et sauf. Nous avons mentionné tous les détails de ces fonctions afin que vous puissiez comprendre comment chaque fonctionnement.