Cómo invertir una array usando NumPy

La inversa de una array existe solo si la array no es singular, es decir, el determinante no debe ser 0 . Usando determinante y adjunto, podemos encontrar fácilmente el inverso de una array cuadrada usando la siguiente fórmula,

if det(A) != 0
    A-1 = adj(A)/det(A)
else
    "Inverse doesn't exist"  

Ecuación matricial

dónde,

A ^-1 : La inversa de la array A

X: T

Inverso de una array usando NumPy

Python proporciona un método muy fácil para calcular la inversa de una array. La función que está disponible en el módulo python NumPy se usa para c

numpy.linalg.inv a

a

Ejemplo 1:

# Python program to inverse
# a matrix using numpy
  
# Import required package
import numpy as np
  
# Taking a 3 * 3 matrix
A = np.array([[6, 1, 1],
              [4, -2, 5],
              [2, 8, 7]])
  
# Calculating the inverse of the matrix
print(np.linalg.inv(A))

Producción:

[[ 0.17647059 -0.00326797 -0.02287582]
 [ 0.05882353 -0.13071895  0.08496732]
 [-0.11764706  0.1503268   0.05228758]]

Ejemplo 2:

# Python program to inverse
# a matrix using numpy
  
# Import required package
import numpy as np
  
# Taking a 4 * 4 matrix
A = np.array([[6, 1, 1, 3],
              [4, -2, 5, 1],
              [2, 8, 7, 6],
              [3, 1, 9, 7]])
  
# Calculating the inverse of the matrix
print(np.linalg.inv(A))

Producción:

[[ 0.13368984  0.10695187  0.02139037 -0.09090909]
 [-0.00229183  0.02673797  0.14820474 -0.12987013]
 [-0.12987013  0.18181818  0.06493506 -0.02597403]
 [ 0.11000764 -0.28342246 -0.11382735  0.23376623]]

Ejemplo 3:

# Python program to inverse
# a matrix using numpy
  
# Import required package
import numpy as np
  
# Inverses of several matrices can
# be computed at once
A = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]],
              [[1, 3], [3, 5]]])
  
# Calculating the inverse of the matrix
print(np.linalg.inv(A))

Producción:

[[[-2.    1.  ]
  [ 1.5  -0.5 ]]

 [[-1.25  0.75]
  [ 0.75 -0.25]]]