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Python:反轉(zhuǎn)具有高精度浮點(diǎn)數(shù)的矩陣

Python:反轉(zhuǎn)具有高精度浮點(diǎn)數(shù)的矩陣

守著星空守著你 2023-12-05 10:55:22
我正在學(xué)習(xí)有關(guān)如何在 Python 中進(jìn)行多精度算術(shù)的教程。最后,我想要一個(gè)numpy具有任意高精度浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)組,并且我需要反轉(zhuǎn)該矩陣。因此我們有:import sysimport numpy as npimport gmpy2print(sys.version)print(np.__version__)print(gmpy2.version)3.6.10 | packaged by conda-forge | (default, Apr 24 2020, 16:27:41) [GCC Clang 9.0.1 ]1.12.1<built-in function version>接下來是數(shù)據(jù)生成:A = np.ones((3,3));B = A/gmpy2.mpfr("1.0")print(A)print(B)[[ 1.  1.  1.] [ 1.  1.  1.] [ 1.  1.  1.]][[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]]還有有問題的部分:print(np.linalg.pinv(B))---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-23-3a70ff54e53d> in <module>----> 1 print(np.linalg.pinv(B))~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in pinv(a, rcond)   1660     _assertNoEmpty2d(a)   1661     a = a.conjugate()-> 1662     u, s, vt = svd(a, 0)   1663     m = u.shape[0]   1664     n = vt.shape[1]~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in svd(a, full_matrices, compute_uv)   1402    1403         signature = 'D->DdD' if isComplexType(t) else 'd->ddd'-> 1404         u, s, vt = gufunc(a, signature=signature, extobj=extobj)   1405         u = u.astype(result_t, copy=False)   1406         s = s.astype(_realType(result_t), copy=False)TypeError: No loop matching the specified signature and castingwas found for ufunc svd_n_s有人知道如何實(shí)現(xiàn)我正在努力的目標(biāo)嗎?
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慕尼黑的夜晚無繁華

TA貢獻(xiàn)1864條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

我已經(jīng)成功地用非常精確的數(shù)字來反轉(zhuǎn)矩陣,其中mpmath包含許多內(nèi)置數(shù)學(xué)函數(shù)以及矩陣類。感謝您的評(píng)論!



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反對(duì) 回復(fù) 2023-12-05
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