python numpy计算一个矩阵的逆矩阵

在 numpy 中，可以使用 numpy.linalg.inv() 函数来计算一个矩阵的逆矩阵。示例如下：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算矩阵的逆
A_inverse = np.linalg.inv(A)

print(A_inverse)

其中，A_inverse 即为矩阵 A 的逆矩阵。要注意的是，只有方阵才有逆矩阵，即行数等于列数的矩阵才能求逆。如果你的矩阵不是方阵，则不能直接求逆。

另外，如果矩阵不可逆（也就是说，其行列式为0），则无法使用 numpy.linalg.inv() 求逆。

如果你需要保留逆矩阵中的小数位数，可以使用 numpy 的 round() 函数。例如：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算矩阵的逆，并保留两位小数
A_inverse = np.round(np.linalg.inv(A), decimals=2)

print(A_inverse)

在上面的代码中，我们使用 numpy.round() 函数将矩阵 A 的逆矩阵每个元素保留两位小数，然后将其打印输出。