💻 Python矩阵求逆算法 | 将矩阵的乘法与稀疏矩阵的逆相加

在数据科学和机器学习领域，矩阵运算至关重要！🤔 今天，让我们用Python探索如何结合矩阵乘法与稀疏矩阵逆的计算。首先，通过NumPy库实现矩阵的基本操作：导入矩阵后，使用`numpy.linalg.inv()`函数轻松求得其逆矩阵。🌟

例如，定义一个普通矩阵A，运行`inv_A = np.linalg.inv(A)`即可获得逆矩阵。接着，我们引入稀疏矩阵的概念，利用SciPy的`scipy.sparse`模块创建稀疏矩阵B。稀疏矩阵适合处理大规模数据，节省内存占用。🌲

最后，我们将普通矩阵的逆与稀疏矩阵进行乘法运算，并添加两者的结果。代码如下：

```python

result = inv_A + B.dot(inv_A)

```

这不仅展示了矩阵运算的强大功能，还体现了Python在科学计算中的灵活性。✨ 想象一下，在图像处理或神经网络中，这种操作可以优化模型性能哦！🚀

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