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1. 矩阵求逆
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I)
2. 矩阵求伪逆
import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A) print(A) # print(A.I) 将报错,矩阵 A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数
以上这篇Numpy 中的矩阵求逆实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Numpy,矩阵,求逆
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。