PYTHON ОБРАТНАЯ МАТРИЦА БЕЗ NUMPY

Обратная матрица - это один из фундаментальных элементов линейной алгебры, необходимый при решении многих задач. Python предлагает несколько способов создания обратной матрицы, включая использование библиотеки numpy. Однако, реализацию обратной матрицы можно осуществить и без использования numpy.

Для создания обратной матрицы в Python без использования библиотеки numpy мы можем использовать метод Гаусса-Жордана. Данный метод заключается в приведении исходной матрицы к диагональной форме, путем последовательного выполнения элементарных преобразований над строками матрицы и ее столбцами.

Рассмотрим пример кода для создания обратной матрицы 3x3 с использованием метода Гаусса-Жордана:

a = [[1, 2, 3], [0, 1, 4], [5, 6, 0]] n = len(a) # Создать единичную матрицу # размерности n x n matrix = [] for i in range(n): matrix.append([0] * n) matrix[i][i] = 1 # Приведение матрицы к диагональному видуfor row in range(n): # Если элемент на диагонали равен нулю, # произведем замену строк if a[row][row] == 0: for j in range(row+1, n): if a[j][row] != 0: a[row], a[j] = a[j], a[row] matrix[row], matrix[j] = matrix[j], matrix[row] break # Выполнение элементарных преобразований матрицы for j in range(n): if j != row: coeff = a[j][row] / a[row][row] for k in range(n): a[j][k] -= coeff * a[row][k] matrix[j][k] -= coeff * matrix[row][k] # Деление всех элементов строки на элемент на диагоналиfor i in range(n): div = a[i][i] for j in range(n): a[i][j] /= div matrix[i][j] /= div print("Исходная матрица:") for row in a: print(row) print("Обратная матрица:") for row in matrix: print(row)

Таким образом, метод Гаусса-Жордана позволяет создать обратную матрицу без использования библиотеки numpy.

Обратная матрица

Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

Матрицы на пальцах. Основные операции с матрицами в Python [Математика для машинного обучения]

Михаил Выборный собеседование junior python разработчик

Python NumPy Tutorial for Beginners

Creating a Matrix in Python without numpy

BLGPG-3A9C1F797BAC-24-09-19-20

Новые материалы: