質問

に関する質問の場合 numpy 行列を np.linalg.inv メソッドで実行します。

numpy.linalg.LinAlgError: 特異 マトリックス

理由

A=np.matrix([[1,2],[-1,-3]])
print(A)
print(type(A))
B=np.linalg.inv(A)
print(B)
print(type(B))




1



2



3



4



5



6

結果を取得することができます

[[ 1 2]
 [-1 -3]]
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
[[ 3. 2.]
 [-1. -1.]]
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>




1



2



3



4



5



6

行列Aは転置可能であることを示す

データを変更する

A=np.matrix([[0,0],[0,0]])
B=np.linalg.inv(A)




1



2

Aはリバーシブルではないので、エラーメッセージが報告されます。
numpy.linalg.LinAlgError: 特異な行列

例外処理を行うために try 文を追加することができます。

try:
    A = np.array([[0,0],[0,0]])
    print(A)
    B=np.linalg.inv(A)
except:
    print("matrix does not exist inverse matrix")
else:
    print(B)




1



2



3



4



5



6



7



8

[[0 0]]
 [0 0]]
The matrix does not have an inverse matrix




1



2



3