np.linalg.inv报错

时间: 2023-07-11 14:00:43 浏览: 126
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numpy基础教程之np.linalg

np.linalg.inv函数是用来计算矩阵的逆矩阵的。如果该函数报错，可能是以下原因之一： 1. 输入的矩阵不是方阵，即行数和列数不相等。 2. 输入的矩阵是奇异矩阵，即行列式为0。这种情况下矩阵没有逆矩阵。 3. 输入的矩阵存在除以0的情况，比如矩阵中出现了0元素。 你可以检查一下输入的矩阵是否满足上述条件，以确定报错原因。
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import sympy from sympy import diff from sympy import hessian import numpy as np import pandas as pd def f(x1,x2): return 2*x1**2+x2**2 def f1(x1,x2): x=diff(f(x1,x2),x1) return x def f2(x1,x2): y=diff(f(x1,x2),x2) return y def niudun(x1,x2,e): x3=np.array([x1,x2]) x1,x2=sympy.symbols('x1 x2') k=1 grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(niheisai,grad) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) while abs(fan)>e: x4=np.array(x3)+np.array(d) k+=1 x3=x4 x1=x3[0] x2=x3[1] grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(np.array(niheisai),grad) d=pd.DataFrame(d,dtype=np.float16) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) return ("运行次数为："+k+','+"极值点为："+x4) x1,x2 = map(float,input("请输入初点：").split(' ')) e= eval(input("请输入精度：")) print(niudun(x1,x2,e))

niheisai = np.linalg.inv(heisai) d = -1 * np.dot(niheisai, grad) fan = np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)), ord=2) while abs(fan) > e: x4 = np.array(x3) + np.array(d) k += 1 x3 = x4 x1 = ...

dt = 1.0 # 采样时间 A = np.array([[1, dt, 0.5*dt*dt], [0, 1, dt], [0, 0, 1]]) # 状态转移矩阵 H = np.array([1, 0, 0]).reshape(1, 3) # 观测矩阵 Q = np.array([[0.05, 0.05, 0.0], [0.05, 0.1, 0.01], [0.0, 0.01, 0.01]]) # 过程噪声协方差矩阵 R = np.array([0.5]).reshape(1, 1) # 观测噪声协方差矩阵 P = np.eye(3) # 状态协方差矩阵 # 定义卡尔曼滤波函数 def kalman_filter(z): x_hat = np.zeros((3, 1)) # 初始状态向量 for i in range(len(z)): # 预测 x_hat_minus = np.dot(A, x_hat) P_minus = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q # 更新 K = np.dot(np.dot(P_minus, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P_minus), H.T) + R)) x_hat = x_hat_minus + np.dot(K, (z[i] - np.dot(H, x_hat_minus))) P = np.dot((np.eye(3) - np.dot(K, H)), P_minus) return x_hat # 对每个方向的时序信号进行卡尔曼滤波 x_filt = kalman_filter(x)报错File "G:\project2\KSVD.py", line 36, in <module> x_filt = kalman_filter(x) File "G:\project2\KSVD.py", line 26, in kalman_filter P_minus = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q UnboundLocalError: local variable 'P' referenced before assignment

K = np.dot(np.dot(P_minus, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P_minus), H.T) + R)) x_hat = x_hat_minus + np.dot(K, (z[i] - np.dot(H, x_hat_minus))) P = np.dot((np.eye(3) - np.dot(K, H)), P_minus)...

就是你前面发的代码，跑出来报错。Traceback (most recent call last): File "C:\Users\陈兰鑫\Desktop\自动flac\网络与并发编程\sjx.py", line 31, in <module> ke = get_element_stiffness_matrix(elem) File "C:\Users\陈兰鑫\Desktop\自动flac\网络与并发编程\sjx.py", line 23, in get_element_stiffness_matrix return A * D @ B.T @ np.linalg.inv(B @ D @ B.T) ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 6 is different from 3)

这个错误是由于在矩阵乘法中，输入的矩阵的维度不匹配导致的。...return np.dot(np.dot(A, D), B.T) @ np.linalg.inv(np.dot(np.dot(B, D), B.T)) 这样就可以避免维度不匹配的问题。希望能够帮助到你。

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。

from scipy.linalg import det, inv, pinv, svd # 给定方阵arr，计算其行列式 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) d = det(arr) print("行列式：", d) # 给定方阵arr，计算方阵的逆 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]...
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修改之后还是会报错，可以考虑引用sympy库吗

inv_matrix = np.linalg.inv(matrix) print("计算得到的逆矩阵：\n", inv_matrix) 在使用 sympy 库时，将矩阵中的字母转换为符号，然后进行初等变换。初等变换完成后，将符号矩阵转换为数值矩阵即可。

这段代码在做初等变化时因为增广矩阵中有字母的缘故会报错，如何修改

如果增广矩阵中有字母，那么...inv_matrix = np.linalg.inv(matrix) print("计算得到的逆矩阵：\n", inv_matrix) 在进行除法和乘法运算之前，先判断操作数是否为字母，如果是，则将字母转换为数字再进行运算即可。

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-e22a3acdc24c> in <module> ----> 1 trigonal(M) <ipython-input-37-a88e8395e643> in trigonal(A) 12 for i in range(10): 13 for j in range(10): ---> 14 coeff_matrix[i, j] = T[i, j].coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1))) 15 return(coeff_matrix) AttributeError: 'numpy.complex128' object has no attribute 'coeff'会出现这个报错

P_inv = np.linalg.inv(P) # 用 P 和 P_inv 三角化矩阵 A T = np.dot(P_inv, np.dot(A, P)) # 将 T 中的元素转换成 SymPy 中的符号对象，然后计算系数 coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10))) for i in...

2.编写python程序，仅用numpy库，实现如下功能： （1）利用Numpy随机数模块创建两个数组或矩阵 （2）计算两个数组的基本运算，包括加、减、乘、除、幂、点积等 以某一个矩阵为例，完成其线性代数运算，包括逆矩阵、广义逆矩阵、行列式、特征值、特征向量级奇异值分解、范数等。

inv_matrix = np.linalg.inv(arr2) # 广义逆矩阵（当arr2不可逆时） pinv_matrix = np.linalg.pinv(arr2) # 行列式 det = np.linalg.det(arr2) # 特征值和特征向量 eigenvalues, eigenvectors = np....
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