在这里处理一些矩阵代数。有时我需要将一个可能为奇数或病态的矩阵求逆。我知道简单地做到这一点是pythonic的:
try:
i = linalg.inv(x)
except LinAlgErr as err:
#handle it
但不确定效率如何。这会更好吗?
if linalg.cond(x) < 1/sys.float_info.epsilon:
i = linalg.inv(x)
else:
#handle it
numpy.linalg是否可以简单地执行我所要求的测试?
因此,根据此处的输入,我将显式测试标记为原始代码块作为解决方案:
if linalg.cond(x) < 1/sys.float_info.epsilon:
i = linalg.inv(x)
else:
#handle it
令人惊讶的是,numpy.linalg.inv函数不执行此测试。我检查了一下代码,发现它经过了所有处理,然后仅调用了lapack例程-
效率很低。另外,我会指出DaveP的观点:除非明确需要矩阵的逆,否则不应该对其进行计算。
假设我们想检查一个矩阵(或数据框)中的哪些行存在于另一个矩阵中。我找到的所有解决方案,这个肯定基本的操作似乎要么需要一个库(这个{data.table} 4-线性),要么是冗长和模糊的,例如: 有人知道一种使用基函数的更优雅的方法,其效率与本例相当吗? 代码无效。
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