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我需要解决不同大小的线性方程。有时大小可能是 0 或 1，在这种情况下会发生一些错误。例如，

import numpy as np
from numpy.linalg import solve
from scipy.sparse.linalg import spsolve
A1 = np.array([[1,2],[2,1]])
b1 = np.array([[1],[1]])
A2 = np.array([[1]])
b2 = np.array([[1]])

调用 spsolve 或 solve 时会出现一些意想不到的结果：

sage: solve(A1,b1)
array([[ 0.33333333],
       [ 0.33333333]])
sage: solve(A2,b2)
array([[ 1.]])
sage: spsolve(A1,b1)
array([ 0.33333333,  0.33333333])
sage: spsolve(A2,b2)
ValueError: object of too small depth for desired array

请注意，“spsolve(A1,b1)”的调用实际上产生了一个行向量，是否有强制它成为列向量？此外，调用“spsolve(A2,b2)”的错误也很奇怪，因为 A1 和 b1 的大小不为零。

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spsolve不返回二维数组，而是返回一维向量。

用于numpy.atleast_2d膨胀向量，例如，在您的示例中

In [10]: np.atleast_2d(spsolve(A1,b1)).T
Out[10]: 
array([[ 0.33333333],
       [ 0.33333333]])

并.T得到一个列（2d）向量。这可能也解决了您的第二个问题，与结果向量的深度有关。

（我不使用圣人，所以我无法重现您的错误。）

于 2013-04-12T08:43:10.113 回答