<分区>
在 Matlab 中，由于数值不稳定，通常不鼓励使用 inv() 函数(参见 http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html 中的描述部分)。 建议替换如下表达式:
inv(A)*B
(其中 A 和 B 都是矩阵)，其中:
A\B
当逆矩阵 A 接近奇异时，这变得很关键。
在 numpy/scipy 中有没有好的写法？ (会解决()工作吗？)
<分区>
在 Matlab 中，由于数值不稳定，通常不鼓励使用 inv() 函数(参见 http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html 中的描述部分)。 建议替换如下表达式:
inv(A)*B
(其中 A 和 B 都是矩阵)，其中:
A\B
当逆矩阵 A 接近奇异时，这变得很关键。
在 numpy/scipy 中有没有好的写法？ (会解决()工作吗？)
最佳答案
如评论中所述，您需要使用左逆。
这在 this question 中有描述.
总结(模仿，模仿):
linalg.lstsq(A,y)一般来说。 linalg.solve(A,y)如果您知道 A 满足正确的条件。关于matlab - 在 numpy 中使用矩阵求逆的正确(稳定、有效)方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17136626/