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Comment trouver rapidement et facilement la décomposition de valeurs singulières - L'algèbre linéaire expliquée à droite Comment obtenir l'inverse d'une matrice en python? Je l'ai implémenté moi-même, mais c'est du python pur, et je soupçonne qu'il existe des modules plus rapides pour le faire. pouvez-vous s'il vous plaît montrer votre algorithme? il y a une réponse ici, si quelqu'un veut un extrait de code Vous devriez jeter un œil à numpy si vous faites de la manipulation de matrice. Il s'agit d'un module principalement écrit en C, qui sera beaucoup plus rapide que la programmation en python pur. Voici un exemple de la façon d'inverser une matrice et d'effectuer d'autres manipulations de matrice. from numpy import matrix from numpy import linalg A = matrix( [[1, 2, 3], [11, 12, 13], [21, 22, 23]]) # Creates a matrix. x = matrix( [[1], [2], [3]]) # Creates a matrix (like a column vector). y = matrix( [[1, 2, 3]]) # Creates a matrix (like a row vector). print A. T # Transpose of A. print A*x # Matrix multiplication of A and x. I # Inverse of A. print (A, x) # Solve the linear equation system.

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5. 3. Algorithme du pivot de Gauss ¶ A l'aide des opérations élémentaires précédemment définies, on peut alors définir une fonction appliquant l'algorithme du pivot de Gauss à une matrice pour la mettre sous forme échelonnée. Pour des raisons de stabilité numérique, on recherche le pivot de valeur absolue maximale. In [9]: def recherche_pivot_lignes ( M, i):... : m = abs ( M [ i][ i])... : j = i... : for k in range ( i + 1, len ( M)):... : if abs ( M [ i][ j]) > m:... : j = k... : return j... : In [10]: def pivot_lignes ( M):.... : for i in range ( len ( M)):.... : j = recherche_pivot_lignes ( M, i).... : if j! = i:.... : echange_lignes ( M, i, j).... : if M [ i][ i]! = 0:.... : for j in range ( i + 1, len ( M)):.... : transvection_ligne ( M, j, i, - M [ j][ i] / M [ i][ i]).... : return M.... : Note Le test if M[i][i]! = 0:, s'il est correct en théorie, est en fait ridicule en pratique. Puisque l'on ne travaille qu'avec des valeurs approchées, un pivot nul en théorie (si l'on effectuait des calculs exacts) ne sera jamais nul en pratique.

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Pour calculer la matrice inverse en Python, utilisez la fonction () du module numpy. (x) Le paramètre x de la fonction est une matrice inversible carrée M définie avec la fonction array() de numpy. La fonction fournit la matrice inverse M -1. Quelle est la matrice inverse? La matrice inverse M -1 d'une matrice carrée est une matrice telle que le produit M · M -1 est égal à une matrice d'identité I. Exemple À partir de la matrice inversible M suivante, trouvez la matrice inverse M -1. Importer le module numpy en Python >>> import numpy as np Définissez maintenant la matrice d'entrée via la fonction array(). >>> ([[3, 4, -1], [2, 0, 1], [1, 3, -2]]) Calculer la matrice inverse avec la fonction (). >>> (m) La fonction calcule et sort la matrice inverse >>> array([[-0. 6, 1., 0. 8], [ 1., -1., -1. ], [ 1. 2, -1., -1. 6]]) La matrice de sortie inverse est également un objet array (). La matrice peut être lue comme une liste de listes. Les éléments de la matrice inverse sont des nombres réels.

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Active 16 avril 2019 / Viewed 1968 Comments 0 Edit Exemples de comment inverser les éléments d'une matrice booléenne en utilisant la fonction numpy invert() >>> import numpy as np >>> a = ((True, True, False, True, False)) >>> b = (a) >>> b array([False, False, True, False, True], dtype=bool) Autre exemple: >>> a = ((1, 1, 0, 1, 0), dtype=bool) Note: on peut par exemple l'utiliser pour masquer les valeurs d'une matrice (voir Comment masquer les valeurs d'une matrice depuis une autre matrice sous python? ) Références Liens Site Comment masquer les valeurs d'une matrice depuis une autre matrice sous python?
Il fournit généreusement une très bonne explication de la façon dont le processus ressemble à «dans les coulisses». L'auteur a bien décrit l'approche étape par étape et présenté quelques exemples pratiques, tous faciles à suivre. Ceci est juste un petit extrait de code à partir de là pour illustrer très brièvement l'approche ( AM est la matrice source, IM est la matrice d'identité de même taille): def invert_matrix(AM, IM): for fd in range(len(AM)): fdScaler = 1. 0 / AM[fd][fd] for j in range(len(AM)): AM[fd][j] *= fdScaler IM[fd][j] *= fdScaler for i in list(range(len(AM)))[0:fd] + list(range(len(AM)))[fd+1:]: crScaler = AM[i][fd] for j in range(len(AM)): AM[i][j] = AM[i][j] - crScaler * AM[fd][j] IM[i][j] = IM[i][j] - crScaler * IM[fd][j] return IM Mais s'il vous plaît suivez le tout, vous apprendrez beaucoup plus que simplement copier-coller ce code! Il y a aussi un notebook Jupyter, btw. J'espère que cela aide quelqu'un, je l'ai personnellement trouvé extrêmement utile pour ma tâche très particulière (absorber la chaîne de Markov) où je n'ai pas pu utiliser de packages non standard.
Thu, 11 Jul 2024 13:18:19 +0000