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我想用 Numpy 计算奇异矩阵的行列式（行列式为 0），当我打印行列式时，它显示一个非常小的数字（几乎为零 = -7.09974814699e-30），但本身不是零......

当我尝试使用 %s、%d 或 %f 打印行列式时，有时它是零，有时是 -0，有时是 -7.09974814699e-30。

这是代码：

import numpy as np

array = np.arange(16)
array = array.reshape(4, -1)
determinant = np.linalg.det(array)

print("Determinant is %s" % determinant)
print("Determinant is %d" % determinant)
print("Determinant is %f" % determinant)

Determinant is -7.09974814699e-30
Determinant is 0
Determinant is -0.000000

如何让 Numpy 将非常小的数字（例如 -7.09974814699e-30）视为零并向我显示零。我之前也问过这个问题，如果你看一下矩阵，你会发现它充满了非常小的数字但不是零，而它应该是一个对角矩阵，对角线上的数字和其他地方的零......

谢谢...

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3 回答 3

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>>> if np.abs(determinant) < 0.000001:
...     determinant=0
...
>>> print determinant
0

如果是数组，您可以使用单个操作来完成（请参阅我对您其他问题的回答：https ://stackoverflow.com/a/36395905/5088142 ）

要将小于 eps 的数组元素设置为零：

array[np.abs(array) < eps] = 0
于 2016-04-04T06:33:55.857 回答
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您可以使用 troncate 较低的有效数字np.round。但最好保持浮点运算的准确性。您需要控制的只是最终输出的格式，以及str.format函数。

In [7]: a=rand(12,12)
In [8]: deta=det(a)
#0.0063854296972496311

In [10]: detar=det(a.round(3))
# 0.0063817871557592153

In [12]: '{:.5f}'.format(deta)
Out[12]: '0.00639'

In [13]: '{:.5f}'.format(detar)
Out[13]: '0.00638'

由于较早的优化，最后一行显示了错误的结果。

于 2016-04-04T06:30:02.290 回答
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我正在使用 Python 2.7.11 |Anaconda 自定义 (x86_64)| （默认，2015 年 12 月 6 日，18:57:58） IPython 4.0.3 -- 增强的交互式 Python。我得到了如下结果，

In [6]: print("Determinant is %s" % determinant)
Determinant is 0.0

In [7]: print("Determinant is %d" % determinant)
Determinant is 0

In [8]: print("Determinant is %f" % determinant)
Determinant is 0.000000

我认为如果您更新 numpy 它可能适合您，否则您可以使用以下方法

In [9]: sam = 0.000000121

In [10]: sam
Out[10]: 1.21e-07

In [11]: print sam if sam > 0.00001 else 1
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这并不能完全回答您的问题“我怎样才能让 Numpy 将非常小的数字（例如 -7.09974814699e-30）视为零并向我显示零。 ”，我认为您确实可以解决这个问题。

一般来说，当涉及到浮点数/指数时，超出某个点的计算会产生轻微的错误，.. 例如通过您的 e 幂 -30 情况。因此，如果您使用高级浮点数或指数，那么您最好期待一些错误。

于 2016-04-04T06:51:04.310 回答