Question

在我的代码中，我需要计算矩阵的伪逆，并且可能发生矩阵的某些元素是无穷大的（np.inf）。有时候pinv()函数可以很好地处理它并返回一些东西，但有时它会挂起100％的CPU使用率，我需要终止进程。见下面的演示：

Python 3.4.3+ (default, Oct 14 2015, 16:03:50) 
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In [1]: import numpy as np
In [2]: import numpy.linalg as la
In [3]: x = np.array([[550.0, 1], [1, np.inf]])
In [4]: la.pinv(x)
Out[4]: 
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
In [5]: x = np.array([[np.inf, np.inf], [np.inf, np.inf]])
In [6]: la.pinv(x)
Out[6]: 
array([[ nan,  nan],
       [ nan,  nan]])
In [7]: x = np.array([[550.0, 1], [np.inf, np.inf]])
In [8]: la.pinv(x)  # here it just hung and I had to kill it from outside
Killed

为什么会这样？为什么它适用于inf的某些安排，但它只是挂在其他？这可能是一个错误（即应该先检查值）？

Answer 1

我在numpy的GitHub存储库上打开了issue。

答案是它是BLAS / LAPACK / ATLAS中的一个错误，而numpy（1.10.4）函数只是那些来自那些不会事先检查输入的程序的薄包装，因为它会损害性能。< / p>

numpy.linalg.pinv（）挂起一些无限值（但不是其他人）

1 个答案: