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我在求解矩阵的逆时遇到了一个问题。首先,我使用 python numpy 库来制作它,通过下面的编码:

import numpy as np
mtx_str = '1 0.05336904  1.03164031  0.05505765;1 0.05248641  3.0928260 0.16233134;1 2.16503202  1.03197617  2.23426146;1 0.05347855 -1.02633768 -0.05488705'
A = np.matrix(mtx_str)
np.rank(A)

它返回 2;但如果我通过输入使用 octave 软件:

  A = [1 0.05336904 1.03164031 0.05505765; 1 0.05248641 3.09282607 0.16233134; 1 2.16503202 1.03197617 2.23426146; 1 0.05347855 -1.02633768 -0.05488705]
inv(A)

它返回 4。

我想知道为什么相反的结果不同?

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1 回答 1

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在线 numpy 参考中没有很好地记录它,但来自 docstrings :

>>> help(np.rank)
Help on function rank in module numpy.core.fromnumeric:

rank(a)
    Return the number of dimensions of an array.

>>> help(np.linalg.matrix_rank)
Help on function matrix_rank in module numpy.linalg.linalg:

matrix_rank(M, tol=None)
    Return matrix rank of array using SVD method

当然,结果与 Octave 中的结果相同:

>>> np.linalg.matrix_rank(A)
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于 2013-02-25T14:51:21.140 回答