我有一个矩阵，给出了这样的信息：[[ 3.14333470e-02 3.11644303e-02 3.03622814e-02 2.90406252e-02 -1.15937571e-08]]w, v = numpy.linalg.eig
浏览 5提问于2020-04-09得票数 0
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给定矩阵A，是否可以方便地得到出现在中且满足A=PI_r,0;0,0Q的可逆矩阵P和Q？
浏览 5提问于2013-10-04得票数 3
在NumPy中，我正在尝试使用linalg在牛顿-拉夫森方案的每一步计算矩阵求逆(问题规模故意很小，以便我们可以求出解析计算的海森矩阵的求逆)。然而，在我朝着收敛的方向走了很长一段路之后，黑森语变得接近于单数。
在NumPy中有没有什么方法可以让我测试一个矩阵是否被认为是奇异的(计算行列式不够健壮)？理想情况下，如果有一种方法可以使用try except块来捕获NumPy<
浏览 2提问于2012-02-06得票数 26
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numpy.linalg.svd函数给出输入矩阵的全奇异值分解。然而，我只想要第一个奇异向量。
我想知道在numpy中有没有针对这个的函数，或者在python中有其他库吗？
浏览 1提问于2016-04-15得票数 3
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我正在阅读一本书，书名为“与Scikit一起动手机器学习-学习，Keras和Tensorflow”，作者解释了矩阵的伪逆(Moore-Penrose逆)是如何在线性回归的背景下计算的。我在这里逐字引用：
伪逆本身是用一种标准的矩阵分解技术(奇异值分解)来计算的，它可以将训练集矩阵X分解成三个矩阵U Σ VT的矩阵乘法(见numpy.linalg.svd())。，
浏览 4提问于2020-02-01得票数 1
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我正在将SVD应用于Python中的一个大型稀疏矩阵。我正在使用来自scipy.sparse.linalg包的svd。奇异值从升序中排序，因此奇异向量被排列成对应于升序奇异值的奇异向量。我想知道是否有一个选项，输出奇异值的降序，这样奇异向量也安排了相应的下降奇异值？下面只是一个示例代码：f
浏览 3提问于2014-06-30得票数 3
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错误:奇异矩阵
、、、
我的代码中有一个错误，我希望你能帮助我！：(当我粘贴代码时，会发生一些奇怪的事情(并不是所有的代码都是像代码一样写的)，但我们开始吧：当我执行代码时，它抛出了以下错误: Singular
该怎么办呢。当我不要求linalg.solve，但要求打印两个矩阵时，两个都可以: 10个方程，10个变量。所以我不知道是怎么回事。请
浏览 2提问于2015-05-04得票数 3
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我有一个关于NumPy模块linalg.lstsq(a，b)的问题。有没有可能检查这种方法找到收敛的速度有多快？我指的是一些表明计算收敛速度的特征？感谢你的头脑风暴。
浏览 1提问于2012-07-20得票数 1
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我想从n个Bernoulli矩阵(即每一项为1或0，概率为1/2)的所有奇异n中一致抽样。当然，我可以用n个Bernoulli矩阵从所有n个矩阵中抽取样本，并拒绝那些非奇异的矩阵，但是对于任何一个非常低效的中等n矩阵。举个例子，在我测试的10000个随机的100个矩阵中，没有一个是奇异的。
有没有一种有效的</
浏览 1提问于2014-01-17得票数 5
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(当使用linalg.solve函数时)错误Numpy error: Matrix is singular的具体含义是什么？我已经在Google上找过了，但找不到任何能清楚地说明这个错误发生的原因。
浏览 2提问于2012-12-10得票数 13
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我正在尝试将一个向量(3乘1)乘以它的转置(1乘3)。我得到了一个(3x3)数组，但我不能得到它的逆数组。知道为什么吗？import numpy as np
np.transpose(c[np.newaxis]) * c File "<console>", line 1, in <module>
File "C:\Python26\lib\
浏览 1提问于2012-04-26得票数 44
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我正在尝试生成几个非常大的数组，并且至少有一个数组是奇异的，这一点从以下熟悉的错误消息中可以明显看出：
数组是正方形的吗？我试着拔出linalg.py脚本，看看它如何确定矩阵是奇异的，但我不知道它是如何确定
浏览 2提问于2015-06-18得票数 1
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在python中使用numpy.linalg.inv(matrix)计算矩阵的求逆时，我得到了奇异矩阵错误。为什么会发生这种情况？这与矩阵中的值很小有关。我的矩阵中的数字是概率，加起来是1。
浏览 2提问于2013-06-23得票数 1
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我正在使用numpy linalg例程lstsq来求解方程组。我的A矩阵的大小是(11046,504)，而我的B矩阵的大小是(11046，1)，而确定的秩是249，所以对于x数组，大约有一半的解不是特别有用。我想使用奇异值的s数组对与奇异值相对应的参数将解出的值为零，但似乎s数组是按照减少统计意义的顺序排序的。
浏览 7提问于2013-08-26得票数 4
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Numpy:奇异矩阵
、、、
我试图用NumPy计算X'X形式的矩阵的逆，如下所示。，X'X不是满秩的，但行列式是正的，NumPy可以成功地计算X'X的逆，但是，如果我取另一个由X列的子集构成的矩阵Y，则行列式变为零，反则无法计算。: Singular matrix
在我看来，Y
浏览 5提问于2020-03-20得票数 3
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我想通过cupy.linalg.svd对一堆矩阵进行奇异值分解，计算每个矩阵的奇异值分解。cp.float32)这会产生一个错误，声称arr不是2D的。显然，cp.linalg.svd只能计算单个二维矩阵的奇异值。然而，numpy.linalg.svd总是在数组的</e
浏览 2提问于2019-04-04得票数 1
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问题描述分解，使用简单的numpy.linalg.svd在Hermitian矩阵X'X和XX'上计算eig分解的例程或
他们在使用相同的算法吗
浏览 1提问于2018-05-15得票数 4
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我一直在努力寻找获得矩阵的第一个和前两个奇异值的方法。但在我们的研究之后，我想我可以在这里得到一些关于如何找到矩阵的第一个奇异值的帮助。import numpy.matlib from scipy.linalg import svd
u, s, v = np.linalg.svd
浏览 35提问于2019-10-04得票数 0
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我有一百万个3d点要传递给numpy.linalg.svd，但它很快就会耗尽内存。有没有办法把这个操作分解成更小的块？
我不知道它在做什么，但是我应该只传递表示3x3，4x4矩阵的数组吗？因为我在网上看到过它的用法，它们传递的数组包含任意数量的元素。
浏览 0提问于2013-11-02得票数 5
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