如何用python获得方阵的伪行列式

Question

我有一个矩阵，它没有通过单一测试，我正在计算朴素贝叶斯分类器。我正在处理方程的ln(det(sigma))部分。

if np.linalg.cond(covarianceMatrix) < 1/sys.float_info.epsilon:
    return np.log(np.linalg.det(covarianceMatrix))
else:
    return a pseudo determinant

当协方差矩阵是单数时，我必须找到伪行列式。我怎么能这样做？

Answer 1

1. 首先计算矩阵的特征值

    eig_values = np.linalg.eig(covarianceMatrix)

1. 然后计算非零特征值的乘积（这等于矩阵的伪行列式值），

    pseudo_determinent = np.product(eig_values[eig_values > 1e-12])

Answer 2

你能用numpy的pinv来计算伪逆，然后用它来计算行列式吗？ http://www.sosmath.com/matrix/inverse/inverse.html