如何将(2, 2, 1)维度的array转换为2*2矩阵并在Python中求逆

1. 依赖库导入 #

直接用numpy即可完成所有操作，首先导入依赖：

import numpy as np

2. 三维数组降为2*2矩阵 #

你拿到的(2,2,1)维度数组最后一维是长度为1的冗余维度，以下3种方法都可以实现降维，任选其一即可：

• 方法1：用np.squeeze()自动移除所有长度为1的维度

# 先构造你给出的示例数组，实际使用时替换成你自己的数组变量即可
arr = np.array([[np.array([0.53281666]), np.array([0.51876626])], [np.array([0.53281666]), np.array([0.51876626])]])
mat_2d = np.squeeze(arr)
# 验证维度
print(mat_2d.shape) # 输出 (2, 2)

• 方法2：用reshape直接指定目标维度

mat_2d = arr.reshape(2, 2)

• 方法3：索引直接取最后一维的第一个元素

mat_2d = arr[..., 0]

3. 矩阵求逆 #

用numpy线性代数模块的inv方法即可完成求逆，注意你给出的示例矩阵两行元素完全相同，属于行列式为0的奇异矩阵，本身不存在逆矩阵，所以代码加了异常捕获：

try:
    inv_matrix = np.linalg.inv(mat_2d)
    print("逆矩阵为：\n", inv_matrix)
except np.linalg.LinAlgError:
    print("当前矩阵为奇异矩阵，无逆矩阵")

如果你的实际业务数据不是示例中的重复值场景，就可以正常得到逆矩阵结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elaf Salah