NumPy 1.14 - numpy.linalg.inv()

numpy.linalg.inv




numpy

numpy.linalg.inv

numpy.linalg.inv(a) [source]

एक मैट्रिक्स के व्युत्क्रम (गुणक) व्युत्क्रम की गणना करें।

एक वर्ग मैट्रिक्स को देखते हुए, मैट्रिक्स ainv संतोषजनक dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0])

पैरामीटर:

a : (…, M, M) array_like

मैट्रिक्स का उल्टा होना।

यह दिखाता है:

ऐनव : (…, एम, एम) ndarray या मैट्रिक्स

(गुणक) मैट्रिक्स का विलोम a

जन्म देती है:

LinAlgError

यदि कोई वर्ग या व्युत्क्रम विफल नहीं है।

टिप्पणियाँ

संस्करण 1.8.0 में नया।

प्रसारण नियम लागू होते हैं, विवरण के लिए numpy.linalg प्रलेखन देखें।

उदाहरण

>>> from numpy.linalg import inv
>>> a = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> ainv = inv(a)
>>> np.allclose(np.dot(a, ainv), np.eye(2))
True
>>> np.allclose(np.dot(ainv, a), np.eye(2))
True

यदि एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट है, तो वापसी मूल्य एक मैट्रिक्स भी है:

>>> ainv = inv(np.matrix(a))
>>> ainv
matrix([[-2. ,  1. ],
        [ 1.5, -0.5]])

कई मैट्रिक्स के व्युत्क्रमों की गणना एक बार में की जा सकती है:

>>> a = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]])
>>> inv(a)
array([[[-2. ,  1. ],
        [ 1.5, -0.5]],
       [[-5. ,  2. ],
        [ 3. , -1. ]]])