线性代数分块矩阵求逆矩阵_单位矩阵属性（AI = A）| 使用Python的线性代数

线性代数分块矩阵求逆矩阵

Prerequisites:

先决条件：

Defining Matrix

定义矩阵
Identity matrix

身份矩阵
numpy.matmul( ) matrix multiplication

numpy.matmul()矩阵乘法

In linear algebra, the identity matrix, of size n is the n × n square matrix with ones on the main diagonal and zeros elsewhere. It is denoted by I. The identity matrix has the property that: AI = A

在线性代数中，大小为n的单位矩阵是n×n方阵，主对角线上为1，其他地方为零。用I表示。单位矩阵具有以下特性： AI = A

身份矩阵属性的Python代码(AI = A) (Python code for identity matrix property (AI = A))

# Linear Algebra Learning Sequence
# Identity Matrix Property (AI = A)
import numpy as np
I = np.eye(3)
print("---Matrix I---\n", I)
A = np.array([[2,3,4], [3,45,8], [4,8,78]])
print("---Matrix A---\n", A)
ai = np.matmul(A,I)
print('\nIdentity Matrix Property I.A----\n', ai)
if ai.all() == I.all():
print("AI = A")

Output:

输出：

---Matrix I---
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
---Matrix A---
[[ 2  3  4]
[ 3 45  8]
[ 4  8 78]]
Identity Matrix Property I.A----
[[ 2.  3.  4.]
[ 3. 45.  8.]
[ 4.  8. 78.]]

翻译自: https://www.includehelp.com/python/identity-matrix-property-ai-a.aspx

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