numpy怎么做呐，希望能得到解答

创建一个23的矩阵，元素为1-6，然后再创建一个随机整数的23矩阵，将两个矩阵进行相加得到一个新矩阵，然后求其逆矩阵

谢谢

@绿豆蛙给生活加点甜 这位朋友的回答很好。用numpy.ndarray（数组）表示数学上的矩阵没有问题，不过，numpy还提供矩阵类numpy.matrix，继承自numpy.ndarray，可以直接求逆。下面的例子，演示了矩阵、矩阵的逆，以及矩阵与其逆相乘（结果是单位矩阵）。

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> b = np.random.randint(-100,100, size=(2,3))
>>> m = np.mat(a+b)
>>> m.I
matrix([[-0.03130043,  0.04625185],
        [-0.010619  ,  0.03374362],
        [ 0.00343951, -0.00389429]])
>>> m
matrix([[-58,  81,  13],
        [-18,  55,   6]])
>>> m*m.I
matrix([[1.00000000e+00, 1.02348685e-16],
        [1.81278603e-16, 1.00000000e+00]])

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
b = np.random.randint(-100,100, size=(2,3)) # 生成-100到100之间的随机整数
sum = a+b

# 使用SVD矩阵分解的方法，舍去相关特征
u, s, v = np.linalg.svd(sum, full_matrices=False) #截断式矩阵分解
inv = np.matmul(v.T * 1 / s, u.T) #求逆矩阵