线性代数如何求逆矩阵求

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-17 05:02 标签： 线性代数逆矩阵求法
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这学期开了线代？
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线性代数求一般方程组的全部解
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是一个四元一次方程组，只有三个方程。因方程的个数少于未知数的个数，我们称之为不定方程组、x3、x4中的一个去表示其它三个。因此，你的题目有问题，所以，它没有确定的解!只能用x1、x2
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行列式是线性代数里最重要的概念之一，今天我们使用Python的numpy和sympy包计算几个三阶行列式。下面的计算过程用excel存放矩阵的数据，而用excel里面的datanitro插件来运行Python代码，所以你可能要熟悉一下datanitro这个插件
熟悉了这个插件以后，我们看看我们要解决的这四个矩阵：这些练习题来自《线性代数，同济大学第五版第一张课后题》。
这接着我们将这些矩阵录入到excel当中。
接着我们把代码写到1.1.py文件中。
接着，我们在excel的datanitro插件中，引入1.1.py文件，然后run一下就可以看到计算结果：
以上是大概的流程，接下来具体讲解一下代码的意义。
引入需要的两个模块
先看看第一题，这是计算第一个矩阵的行列式：
a,CellRange是datanitro的内置对象，表示excel里面的一个单元格区域，通过它我们可以将这个区域内的值读取出来，存放到lst这个列表里，也就是Python中的list对象；接着用numpy模块的reshap方法，将list转换为3x3的矩阵，然后用刀了det方法计算行列式，最后结果为-4
第二题：红色字体都是注释，没有实际功能。跟第一题相比，第二题用字母代替了数字，所以，我们要用到Python的符号计算包sympy，我们可以看到E就是一个3x3的矩阵，但是需要将E转换为符号矩阵，用到了sp.Matrix，得到M，然后使用m的det方法计算得到行列式，结果是：
第三题，与第二题类似，用到了sp.Matrix，但是我们还用到了sp.factor，这个方法可以将结果提取公因式，最后的计算结果为：
如果前三题你都搞懂了，第四题就简单了，没有新知识：
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