你好，对于一个4阶矩阵A，如果存在一个矩阵B，使得AB=BA=I（其中I为4阶单位矩阵），则称B为A的逆矩阵，记为A^-1。求一个4阶矩阵的逆矩阵，可以使用高斯-约旦消元法或伴随矩阵法等方法。具体步骤如下：
1. 将待求逆矩阵A和4阶单位矩阵E合并成增广矩阵[A|E]。
2. 对增广矩阵进行初等行变换，将A化为单位矩阵，此时的增广矩阵为[I|B]，其中B即为A的逆矩阵。
3. 如果A不存在逆矩阵，则无法进行这样的初等行变换，此时A称为奇异矩阵。
具体操作可以参考以下代码（使用Python实现）：
# 将当前列的对角元素缩放为1
# 将当前列的非对角元素消为0
1 要求四阶矩阵的逆矩阵，需要先判断该矩阵是否可逆。2 如果四阶矩阵可逆，则可以使用高斯-约旦消元法或伴随矩阵法求解逆矩阵。3 如果四阶矩阵不可逆，则无法求得其逆矩阵。延伸内容：对于高斯-约旦消元法，可以先将原矩阵增广为一个单位矩阵，然后通过一系列的行变换将左半部分化为单位矩阵，右半部分即为所求逆矩阵。
要在Python中统计pdf中的相关词频，你需要首先提取PDF中的文本，然后使用文本分析工具来统计词频。以下是一个简单的步骤指南：
pdfplumber`用于读取PDF文件中的文本，`pandas`用于数据操作和分析，`scikit-learn`用于文本处理和特征提取。
# 提取页面中的文本
4. 将文本转换为词频矩阵：
# 使用CountVectorizer将文本转换为词频矩阵
# 获取词频矩阵中的词频数据
这样，你就可以在Python中统计PDF中的相关词频了。请注意，这个示例仅针对单个页面进行分析。如果你需要分析整个PDF文件，你需要遍历所有页面并提取它们的文本，然后合并进行分析。