Pythonで行列のスタックのムーアペンローズ疑似逆行列を計算します

行列のスタックの（ムーア-ペンローズ）疑似逆行列を計算するには、Pythonでnumpy.linalg.pinv（）メソッドを使用します。特異値分解（SVD）を使用し、すべての大きな特異値を含めて、行列の一般逆行列を計算します。

最初のパラメーターaは、疑似反転される行列または行列のスタックです。 2番目のパラメーターであるrcodnは、小さな特異値のカットオフです。 rcond*largest_singular_value以下の特異値はゼロに設定されます。マトリックスのスタックに対してブロードキャストします。 3番目のパラメーターであるエルミート（Trueの場合）は、エルミートであると見なされ、特異値を見つけるためのより効率的な方法を可能にします。デフォルトはFalseです。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

array（）を使用して配列を作成します。

arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ])

配列を表示します。

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください。

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得します。

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

形を整える。

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

行列のスタックの（ムーア-ペンローズ）疑似逆行列を計算するには、Pythonでnumpy.linalg.pinv（）メソッドを使用します。

print("\nResult...\n",np.linalg.pinv(arr))

例

import numpy as np

# Create an array using array()
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To Compute the (Moore-Penrose) pseudo-inverse of a stack of matrices, use the numpy.linalg.pinv() method in Python.
print("\nResult...\n",np.linalg.pinv(arr))

出力

Our Array...
[[[1 2]
[3 4]]

[[1 2]
[2 1]]

[[1 3]
[3 1]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 2, 2)

Result...
[[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5 ]]

[[-0.33333333 0.66666667]
[ 0.66666667 -0.33333333]]

[[-0.125 0.375 ]
[ 0.375 -0.125 ]]]