In [1]:

    

import numpy as np


    

In [2]:

    

arr = np.array([[2, 5], [1, 3]])


    

In [3]:

    

arr_inv = np.linalg.inv(arr)
print(arr_inv)


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [4]:

    

mat = np.matrix([[2, 5], [1, 3]])


    

In [5]:

    

mat_inv = np.linalg.inv(mat)
print(mat_inv)


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [6]:

    

mat_inv = mat**-1
print(mat_inv)


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [7]:

    

mat_inv = mat.I
print(mat_inv)


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [8]:

    

result = mat * mat.I
print(result)


    

    




[[1. 0.]
 [0. 1.]]

In [9]:

    

# print(arr.I)
# AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'I'


    

In [10]:

    

arr_s = np.array([[0, 0], [1, 3]])


    

In [11]:

    

# print(np.linalg.inv(arr_s))
# LinAlgError: Singular matrix


    

In [12]:

    

arr_pinv = np.linalg.pinv(arr_s)
print(arr_pinv)


    

    




[[0.  0.1]
 [0.  0.3]]

In [13]:

    

print(arr_s @ arr_inv)


    

    




[[0. 0.]
 [0. 1.]]

In [14]:

    

print(np.linalg.pinv(arr_pinv))


    

    




[[0. 0.]
 [1. 3.]]

In [15]:

    

print(np.linalg.inv(arr))


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [16]:

    

print(np.linalg.pinv(arr))


    

    




[[ 3. -5.]
 [-1.  2.]]

In [17]:

    

mat_s = np.mat([[0, 0], [1, 3]])


    

In [18]:

    

# print(np.linalg.inv(mat_s))
# LinAlgError: Singular matrix


    

In [19]:

    

# print(mat_s**-1)
# LinAlgError: Singular matrix


    

In [20]:

    

# print(mat_s.I)
# LinAlgError: Singular matrix


    

In [21]:

    

print(np.linalg.pinv(mat_s))


    

    




[[0.  0.1]
 [0.  0.3]]