NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 7
NumPy 线性代数
NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：
函数 描述
dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。
vdot 两个向量的点积
inner 两个数组的内积
matmul 两个数组的矩阵积
determinant 数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv 计算矩阵的乘法逆矩阵
numpy.linalg.inv()
numpy.linalg.inv() 函数计算矩阵的乘法逆矩阵。
逆矩阵（inverse matrix）：设A是数域上的一个n阶矩阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E ，则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。注：E为单位矩阵。
实例
import numpy as np
x = np.array([[1,2],[3,4]])
y = np.linalg.inv(x)
print (x)
print (y)
print (np.dot(x,y))
输出结果为：
[[1 2]
[3 4]]
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
[[1.0000000e+00 0.0000000e+00]
[8.8817842e-16 1.0000000e+00]]
现在创建一个矩阵A的逆矩阵:
实例
import numpy as np
a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]])
print ('数组 a：')
print (a)
ainv = np.linalg.inv(a)
print ('a 的逆：')
print (ainv)
print ('矩阵 b：')
b = np.array([[6],[-4],[27]])
print (b)
print ('计算：A^(-1)B：')
x = np.linalg.solve(a,b)
print (x)
这就是线性方向 x = 5, y = 3, z = -2 的解
输出结果为：
数组 a：
[[ 1 1 1]
[ 0 2 5]
[ 2 5 -1]]
a 的逆：
[[ 1.28571429 -0.28571429 -0.14285714]
[-0.47619048 0.14285714 0.23809524]
[ 0.19047619 0.14285714 -0.0952381 ]]
矩阵 b：
[[ 6]
[-4]
[27]]
计算：A^(-1)B：
[[ 5.]
[ 3.]
[-2.]]
结果也可以使用以下函数获取：
x = np.dot(ainv,b)
