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我不确定python-numpy是否可以帮助我们判断一个矩阵是否是奇异矩阵。我试图根据行列式做出决定，但 numpy 正在产生一些大约 1.e-10 的值，并且不确定我们应该选择什么作为临界值。
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我不确定python-numpy是否可以帮助我们判断一个矩阵是否是奇异矩阵。我试图根据行列式做出决定，但 numpy 正在产生一些大约 1.e-10 的值，并且不确定我们应该选择什么作为临界值。
最佳答案
使用具有默认公差的 np.linalg.matrix_rank。有一些关于该函数的文档字符串的讨论，讨论什么是考虑奇异值零的适当截止点:
>>> a = np.random.rand(10, 10)
>>> b = np.random.rand(10, 10)
>>> b[-1] = b[0] + b[1] # one row is a linear combination of two others
>>> np.linalg.matrix_rank(a)
10
>>> np.linalg.matrix_rank(b)
9
>>> def is_invertible(a):
... return a.shape[0] == a.shape[1] and np.linalg.matrix_rank(a) == a.shape[0]
...
>>> is_invertible(a)
True
>>> is_invertible(b)
False
关于python - 如何确定矩阵在 python-numpy 中是否是奇异的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17931613/