奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix

7月前作者：Spring（小雨点）分类：Toy博客阅读(29) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

奇异矩阵出现的原因是因为出现了相同的一行或者一列
linalgerror: singular matrix,链表,数据结构,list
numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix报错位置在

 daili = Rbf(*a.T,function='cubic')这一行

错误原因和处理

a数据转置发生了错误，因为a数据在添加数据的时候，添加重复了一列。

或者因为产生了a奇异矩阵，用异常处理语句 try: except:重新处理a矩阵文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-616206.html

import logging
import traceback
while(p<q):
        。。。
        try:
            daili = Rbf(*a.T,function='cubic') 
            obj_trial = daili(*trial.T)#代入变异 
        except Exception as e:
            logging.error("Main program error:")
            logging.error(e)
            logging.error(traceback.format_exc())
            continue

到了这里，关于奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

对于numpy.linalg和scipy.linalg（待完善）

这俩部分都是用于线性代数的计算，但是存在一些差别，下面是使用中出现的问题：首先说明的是计算矩阵的伪逆的时候：np.linalg.pinv和scipy.linalg.pinv都是用于计算矩阵伪逆的，二者得到结果并不一致，只能说是差不多。但是代码中用scipy的线性代数模块求了；如何一个矩阵

2024年02月07日
浏览(30)
numpy.linalg--线性代数基础

NumPy提供了线性代数函数库linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明。方法注释 dot 两数组的点积 vdot 两向量的点积 inner 两数组的内积 determinant 数组的行列式 matmul 两数组的矩阵积 inv 求矩阵的逆 solve 求解线性矩阵方程对于两个数组(一维)，计算的是

2024年02月02日
浏览(24)
解决MATLAB报错：矩阵接近奇异值，或者缩放错误。结果可能不准确

解决MATLAB报错：矩阵接近奇异值，或者缩放错误。结果可能不准确在使用MATLAB进行矩阵计算时，有时候会遇到错误提示：“矩阵接近奇异值，或者缩放错误。结果可能不准确”。这个错误通常出现在进行矩阵求逆或者矩阵分解等操作时，意味着输入的矩阵接近奇异或者存在缩

2024年02月08日
浏览(46)
numpy.linalg.lstsq()详解以及用法示例

将最小二乘解返回到线性矩阵方程。计算近似求解方程的向量x。该方程可能未确定、良好或过度确定（即，线性独立行数可以小于、等于或大于其线性独立列数）。如果a是平方且为全秩，则x（但对于舍入误差）是等式的\\\"精确\\\"解。否则，x最小化欧几里得 2 范数。如果有

2023年04月09日
浏览(24)
奇异矩阵与非奇异矩阵（广义逆）

最近看了一篇多视图聚类的论文，论文代码使用matlab，在matlab中求矩阵的逆是使用了广义的逆pinv，对此很疑惑，整理资料供自己查阅。奇异矩阵奇异矩阵的概念源于线性代数，就是对应行列式为0的方阵。非奇异矩阵对应行列式非零的方阵为非奇异矩阵。判断方法首先看

2023年04月08日
浏览(28)
【数学与算法】奇异矩阵、奇异值、奇异值分解、奇异性

我们经常会碰到几个名词很相近的一些数学术语，例如奇异矩阵、奇异值、奇异值分解、奇异性，经常会混淆，这里把它们的定义放在一起，做一下总结： 1.奇异矩阵：奇异矩阵是线性代数的概念，就是该矩阵的秩不是满秩。首先，看这个矩阵是不是方阵，即行数和列数

2024年02月06日
浏览(32)
pytorch对矩阵（奇异和非奇异）求逆

输出结果为或者用 y=torch.linalg.inv(x) 也可以得到相同的结果报错：法1：计算矩阵行列式，计算abs(det)0的矩阵的逆，删除奇异矩阵。缺点是改变了张量维度。输出结果为法2：用torch.linalg.pinv()得到奇异矩阵的伪逆矩阵输出结果为输出结果：

2024年02月12日
浏览(34)
C++矩阵库Armadillo出现warning solve() system is singular错误的解决

本文介绍使用 C++ 语言的矩阵库 Armadillo 时，出现报错 system is singular; attempting approx solution 的解决方法。在之前的文章中，我们介绍过Armadillo矩阵库在Visual Studio软件C++环境中的配置方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/127123511），并且也介绍过Armadillo与O

2024年04月13日
浏览(34)
矩阵的奇异值分解

注：本博文为本人阅读论文、文章后的原创笔记，未经授权不允许任何转载或商用行为，否则一经发现本人保留追责权利。有问题可留言联系，欢迎指摘批评，共同进步！！！假设矩阵 A mathbf{A} A 是一个 M × N M times N M × N 大小的矩阵。对其进行奇异值分解后可以得到： A

2024年02月02日
浏览(31)
【线性代数/机器学习】矩阵的奇异值与奇异值分解（SVD）

我们知道，对于一个 n × n ntimes n n × n 的矩阵 A A A ，如果 A A A 有 n n n 个线性无关的特征向量，则 A A A 可以相似对角化，即存在可逆矩阵 P P P 使得 A = P Λ P − 1 A=PLambda P^{-1} A = P Λ P − 1 ，其中 Λ Lambda Λ 是 A A A 的特征值组成的对角阵。 P P P 的列实际上就是 A A A 的特征向

2024年02月10日
浏览(32)