Обратная матрица numpy

Обратная матрица - это матрица, которая при умножении на исходную матрицу дает единичную матрицу. В Numpy для вычисления обратной матрицы используется функция `numpy.linalg.inv()`. Рассмотрим пример:

python
import numpy as np
# Создание исходной матрицы
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# Вычисление обратной матрицы
A_inv = np.linalg.inv(A)
# Вывод результатов
print("Исходная матрица:")
print(A)
print("Обратная матрица:")
print(A_inv)

В данном примере мы создали исходную матрицу `A` размером 2x2. Затем мы использовали функцию `numpy.linalg.inv()` для вычисления обратной матрицы `A_inv`. Наконец, мы вывели исходную и обратную матрицы с помощью функции `print()`.

В результате выполнения данного кода будет выведено следующее:

Исходная матрица:
[[1 2]
 [3 4]]
Обратная матрица:
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]

Обратная матрица `A_inv` имеет такой же размер (2x2) и она удовлетворяет условию `A * A_inv = I`, где `I` - единичная матрица. В данном случае полученная обратная матрица правильно обратила исходную матрицу `A`.

Важно отметить, что функция `numpy.linalg.inv()` может вычислять обратные матрицы только для квадратных матриц. Если входная матрица не является квадратной, то будет вызвано исключение `LinAlgError`.