在Python中，‌inverse通常用于矩阵或数组的逆运算‌，‌关键作用是将线性方程组求解、坐标转换等数学问题高效实现‌。常见的场景包括科学计算、机器学习以及图形变换等领域。

1. ‌数学运算的核心功能‌
   在NumPy等库中，numpy.linalg.inv()可直接计算方阵的逆矩阵，例如解线性方程组 $Ax = B$ 时，通过 $x = A^{-1}B$ 快速求解。若矩阵不可逆（如奇异矩阵），会触发LinAlgError异常。

2. ‌机器学习与数据拟合‌
   逆运算常用于最小二乘法等算法中，例如线性回归的系数计算需依赖 $(X^TX)^{-1}X^Ty$。此时逆矩阵帮助优化参数，但实际代码可能用更稳定的伪逆（numpy.linalg.pinv）避免数值问题。

3. ‌图形与坐标变换‌
   在OpenCV或3D渲染中，逆矩阵用于还原变换。比如相机标定后，用逆矩阵将像素坐标反向映射到真实世界坐标，或撤销旋转/缩放操作。

注意：大规模数据中直接求逆可能效率低下，推荐结合分解（如LU分解）或迭代法优化。非方阵需用伪逆，而稀疏矩阵则需专用库（如SciPy的scipy.sparse.linalg.inv）。