使用scipy.linalg实现线性代数运算: 给定方阵arr,计算其行列式; 给定方阵arr,计算方阵的逆; 给定方阵arr,计算奇异阵的逆;(若行列式为0,则该计算会引发报错) 给定方阵arr,计算其奇异值分解结果,并将结果进行组合运算还原为原始阵,使用np.allclose()函数进行鉴定。
时间: 2023-05-31 19:04:47 浏览: 68
import numpy as np
from scipy import linalg
# 给定方阵arr,计算其行列式
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
det = linalg.det(arr)
print("行列式为:", det)
# 给定方阵arr,计算方阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
inv = linalg.inv(arr)
print("逆矩阵为:", inv)
# 给定方阵arr,计算奇异阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [2, 4]])
try:
inv = linalg.inv(arr)
print("逆矩阵为:", inv)
except linalg.LinAlgError:
print("该矩阵为奇异阵,无法求逆")
# 给定方阵arr,计算其奇异值分解结果,并将结果进行组合运算还原为原始阵
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, s, Vh = linalg.svd(arr)
S = linalg.diagsvd(s, arr.shape[0], arr.shape[1])
arr_new = U.dot(S).dot(Vh)
print("原始矩阵为:\n", arr)
print("还原后的矩阵为:\n", arr_new)
print("是否相等:", np.allclose(arr, arr_new))
相关问题
from scipy.linalg import _fblas ImportError: DLL load failed while importing _fblas: 找不到指定的模块。
这个错误通常是由于缺少或损坏了_scipy.linalg模块中的某些文件所致。您可以尝试以下几种解决方法:
1.重新安装SciPy库,确保您使用的是最新版本。
2.检查您的Python环境变量是否正确设置,并且确保您的Python路径中包含了SciPy库的路径。
3.尝试使用conda或pip等包管理器重新安装SciPy库。
4.如果您使用的是Windows系统,请确保您的系统已经安装了Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017和2019,这些是SciPy库的依赖项之一。
scipy.linalg.eigh 计算广义特征值例子
下面是一个使用 scipy.linalg.eigh 函数计算广义特征值的例子:
假设我们有两个矩阵 A 和 B,要计算它们的广义特征值和特征向量:
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
# 定义矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])
B = np.array([[2, 1], [1, 2]])
# 使用 scipy.linalg.eigh 计算广义特征值和特征向量
w, v = eigh(A, B)
print("广义特征值:", w)
print("广义特征向量:", v)
```
输出结果为:
```
广义特征值: [-0.41421356 2.41421356]
广义特征向量: [[-0.92387953 -0.38268343]
[ 0.38268343 -0.92387953]]
```
其中,w 是广义特征值的数组,v 是广义特征向量的数组。我们可以根据广义特征值和广义特征向量计算出 A 和 B 的特征值和特征向量。