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首先说明的是计算矩阵的伪逆的时候#xff1a;np.linalg.pinv和scipy.linalg.pinv都是用于计算矩阵伪逆的#xff0c;二者得到结果并不一致#xff0c;只能说是…这俩部分都是用于线性代数的计算但是存在一些差别下面是使用中出现的问题
首先说明的是计算矩阵的伪逆的时候np.linalg.pinv和scipy.linalg.pinv都是用于计算矩阵伪逆的二者得到结果并不一致只能说是差不多。但是代码中用scipy的线性代数模块求了如何一个矩阵可逆那么该矩阵的逆等于伪逆只有矩阵不是方阵或者行列式值为0奇异矩阵才要求矩阵的伪逆首先是检查该矩阵的行列式的时候np.linalg.eig得到的是0scipy.linalg.eig()得到的不是0明显是错的再是求np.linalg.inv会提醒该矩阵求不了逆scipy.linalg.inv()却把离谱的矩阵求出来了真的是离大谱了
查询下来的总结是scipy.linalg包含numpy.linalg中的所有函数。 另外scipy.linalg还有一些不在numpy.linalg中的高级函数。对于线性代数上的计算还是scipy.linalg用的多。
