np.matmul默认用的库是OpenBlas吗

不一定。`np.matmul`的默认库取决于你使用的NumPy版本和你的安装方式。在较新的NumPy版本中，`np.matmul`默认使用BLIS库，但在旧版本中可能使用其他库，如OpenBLAS或MKL。如果你想确定默认使用的库，可以使用以下代码：

import numpy as np
print(np.__config__.show())

该代码将打印出NumPy的配置信息，其中包括默认使用的线性代数库。

相关问题

B = np.matmul(np.matmul(np.linalg.inv(np.matmul(X.T, X)), X.T), Y)

这是一个用于线性回归的公式，其中B是回归系数向量，X是自变量矩阵，Y是因变量向量。

具体来说，该公式通过最小化残差平方和来估计回归系数。其中，X.T表示自变量矩阵X的转置，np.linalg.inv()表示矩阵的逆，np.matmul()表示矩阵乘法，而Y是因变量向量。最终，B是一个列向量，其中每个元素表示对应自变量的回归系数。

需要注意的是，该公式要求自变量矩阵X的列数必须大于等于行数，且自变量矩阵X的列向量应该线性独立。如果自变量矩阵X的列向量线性相关，那么X.T X的逆就不存在，此时可以使用正则化的方法来解决。

Tc2new_c = np.matmul(new_camerpos, np.linalg.inv(Ccamerapos)) TRc2new_c = np.matmul(Rnew_cam, np.linalg.inv(Rcam))

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是计算相机坐标系下的变换矩阵。其中，第一行代码计算了从当前相机位置（Ccamerapos）到新的相机位置（new_camerpos）的变换矩阵，即 Tc2new_c，通过将新的相机位置（new_camerpos）与当前相机位置（Ccamerapos）的逆矩阵相乘得到。第二行代码计算了从当前机器人位置（Rcam）到新的机器人位置（Rnew_cam）的变换矩阵，即 TRc2new_c，通过将新的机器人位置（Rnew_cam）与当前机器人位置（Rcam）的逆矩阵相乘得到。这样，就可以得到相机坐标系下的变换矩阵，可以将相机坐标系下的坐标变换为新的坐标系下的坐标，方便后续的处理。