Calcular la inversa de una matriz con Numpy en Python

Descripción

En este ejercicio, aprenderás a realizar varias operaciones básicas de álgebra lineal utilizando la biblioteca Numpy en Python. Las operaciones incluyen la suma de vectores, el producto escalar, la suma de matrices, el producto de matrices, la transposición de matrices, la inversión de matrices y el cálculo de determinantes.

Sigue las instrucciones paso a paso para completar el ejercicio.

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Importar la biblioteca Numpy: Importa la biblioteca Numpy para trabajar con arrays y realizar operaciones de álgebra lineal.

Definir vectores: Crea dos vectores vector1 y vector2.

Suma de vectores: Suma los dos vectores vector1 y vector2.

Producto escalar de vectores: Calcula el producto escalar de los vectores vector1 y vector2.

Definir matrices: Crea dos matrices matrix1 y matrix2.

Suma de matrices: Suma las matrices matrix1 y matrix2.

Producto de matrices: Calcula el producto de las matrices matrix1 y matrix2.

Transposición de una matriz: Calcula la transposición de la matriz matrix1.

Inversión de una matriz: Calcula la inversa de la matriz matrix1.

Determinante de una matriz: Calcula el determinante de la matriz matrix1.

Imprimir resultados: Imprime los resultados de todas las operaciones realizadas.

Solución al ejercicio de programación en Numpy

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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