问题描述
我想使用 scipy 计算矩阵的数学排名.最明显的函数 numpy.rank
计算数组的维数(即标量的维数为 0,向量为 1,矩阵为 2,等等...).我知道 numpy.linalg.lstsq
模块具有此功能,但我想知道这样的基本操作是否已内置到矩阵类的某处.
这是一个明确的例子:
from numpy import matrix, rankA = 矩阵([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]])打印等级(A)
这给了 2
维度,我正在寻找 3
的答案.
Numpy 提供 numpy.linalg.matrix_rank()
:
I'd like to calculate the mathematical rank of a matrix using scipy. The most obvious function numpy.rank
calculates the dimension of an array (ie. scalars have dimension 0, vectors 1, matrices 2, etc...). I am aware that the numpy.linalg.lstsq
module has this capability, but I was wondering if such a fundamental operation is built into the matrix class somewhere.
Here is an explicit example:
from numpy import matrix, rank
A = matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]])
print rank(A)
This gives 2
the dimension, where I'm looking for an answer of 3
.
Numpy provides numpy.linalg.matrix_rank()
:
>>> import numpy
>>> numpy.__version__
'1.5.1'
>>> A = numpy.matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]])
>>> numpy.linalg.matrix_rank(A)
3
这篇关于使用 scipy 计算矩阵等级的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!