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numpy.linalg.matrix_power（a，n ）[来源] ¶

将平方矩阵提高到（整数）幂n。

对于正整数n，乘方是通过重复的矩阵平方和矩阵乘法来计算的。如果为，则返回与M形状相同的单位矩阵。如果，则计算逆，然后提高到。n == 0n < 0abs(n)

注意

当前不支持对象矩阵堆栈。

参量

一个（...，M，M）array_like

矩阵被“加电”。

n int

指数可以是任何整数或长整数，正数，负数或零。

退货

a ** n （…，M，M）ndarray或矩阵对象

返回值的形状和类型与M相同；如果指数为正或零，则元素的类型与M的类型相同。如果指数为负，则元素为浮点数。

加薪

LinAlgError

对于非正方形的矩阵或（对于负幂）的矩阵无法进行数值反转。

例子

>>> from numpy.linalg import matrix_power
>>> i = np.array([[0, 1], [-1, 0]]) # matrix equiv. of the imaginary unit
>>> matrix_power(i, 3) # should = -i
array([[ 0, -1],
       [ 1,  0]])
>>> matrix_power(i, 0)
array([[1, 0],
       [0, 1]])
>>> matrix_power(i, -3) # should = 1/(-i) = i, but w/ f.p. elements
array([[ 0.,  1.],
       [-1.,  0.]])

比较复杂的例子

>>> q = np.zeros((4, 4))
>>> q[0:2, 0:2] = -i
>>> q[2:4, 2:4] = i
>>> q # one of the three quaternion units not equal to 1
array([[ 0., -1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0., -1.,  0.]])
>>> matrix_power(q, 2) # = -np.eye(4)
array([[-1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0., -1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., -1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., -1.]])