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Compute the inverse of a matrix.
Parameters
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a : array_like
Square matrix to be inverted.
overwrite_a : bool, optional
Discard data in `a` (may improve performance). Default is False.
check_finite : bool, optional
Whether to check that the input matrix contains only finite numbers.
Disabling may give a performance gain, but may result in problems
(crashes, non-termination) if the inputs do contain infinities or NaNs.
Returns
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ainv : ndarray
Inverse of the matrix `a`.
Raises
------
LinAlgError
If `a` is singular.
ValueError
If `a` is not square, or not 2D.
Examples
--------
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> linalg.inv(a)
array([[-2. , 1. ],
[ 1.5, -0.5]])
>>> np.dot(a, linalg.inv(a))
array([[ 1., 0.],
[ 0., 1.]])
Améliorations / Corrections
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