我们可以使用np.linalg中的inv和pinv函数来求解矩阵的逆/伪逆。

np.linalg.inv

对于可逆方阵M，我们使用下面这行代码求逆：

np.linalg.inv(J(theta))

示例：

import numpy as np
M = [[0.866,-0.5,0],[0.5,0.866,0],[0,0,1]
]print(f"The inverse of M is \n{np.linalg.inv(M)}")

当然也可以为了可读性在import的时候直接从numpy.linalg模块中import这个inv函数：

from numpy.linalg import inv,pinv

这样我们就可以简化代码：

print(f"The inverse of M is \n{inv(M)}")

两种写法的结果显然是一样的：

np.linalg.pinv

而对于非方阵或者不可逆的仿真，我们无法直接求得逆矩阵，这个时候就需要求他的伪逆了。伪逆的计算法则如下：

linalg模块中提供了pinv函数可以直接调用求解：

from numpy.linalg import inv,pinv# import numpy as np
M = [[0.866,-0.5,0],[0.5,0.866,0],[0,0,0]
]print(f"The original of M is \n{(M)}")
print(f"The inverse of M is \n{pinv(M)}")

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numpy求矩阵的逆和伪逆

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