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numpy.linalg.pinv

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numpy.linalg.LinAlgError

numpy.linalg.tensorinv

numpy.linalg.tensorinv(a, ind=2)[source]

计算N维数组的“逆”。

结果是相对于十字变换操作的a的倒数tensordot(a, b, ind) t4 >,i。即,直到浮点精度,tensordot(张量函数(a), a, ind)用于tensordot操作的“身份”张量。

参数:

a:array_like

Tensor“反转”。它的形状必须是“正方形”,即。例如prod(a.shape [:ind]) == prod(a.shape [ind:]) / t0>。

ind:int,可选

在逆总和中涉及的第一索引的数量。必须为正整数,默认值为2。

返回:

b:ndarray

a的形容词反转,形状a.shape [ind:] + a.shape [:ind] / t4>

上升:

LinAlgError

如果a是奇异的或不是'正方形'(在上述意义上)。

也可以看看

tensordottensorsolve

例子

>>> a = np.eye(4*6)
>>> a.shape = (4, 6, 8, 3)
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=2)
>>> ainv.shape
(8, 3, 4, 6)
>>> b = np.random.randn(4, 6)
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True
>>> a = np.eye(4*6)
>>> a.shape = (24, 8, 3)
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=1)
>>> ainv.shape
(8, 3, 24)
>>> b = np.random.randn(24)
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b, 1), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True