Python：反转具有高精度浮点数的矩阵

Question

我正在学习有关如何在 Python 中进行多精度算术的教程。

最后，我想要一个numpy具有任意高精度浮点数的数组，并且我需要反转该矩阵。

因此我们有：

import sys

import numpy as np

import gmpy2

print(sys.version)

print(np.__version__)

print(gmpy2.version)

3.6.10 | packaged by conda-forge | (default, Apr 24 2020, 16:27:41) 

[GCC Clang 9.0.1 ]

1.12.1

<built-in function version>

接下来是数据生成：

A = np.ones((3,3));

B = A/gmpy2.mpfr("1.0")

print(A)

print(B)

[[ 1.  1.  1.]

 [ 1.  1.  1.]

 [ 1.  1.  1.]]

[[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]

 [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]

 [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]]

还有有问题的部分：

print(np.linalg.pinv(B))

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-23-3a70ff54e53d> in <module>

----> 1 print(np.linalg.pinv(B))

~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in pinv(a, rcond)

   1660     _assertNoEmpty2d(a)

   1661     a = a.conjugate()

-> 1662     u, s, vt = svd(a, 0)

   1663     m = u.shape[0]

   1664     n = vt.shape[1]

~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in svd(a, full_matrices, compute_uv)

   1402 

   1403         signature = 'D->DdD' if isComplexType(t) else 'd->ddd'

-> 1404         u, s, vt = gufunc(a, signature=signature, extobj=extobj)

   1405         u = u.astype(result_t, copy=False)

   1406         s = s.astype(_realType(result_t), copy=False)

TypeError: No loop matching the specified signature and casting

was found for ufunc svd_n_s

有人知道如何实现我正在努力的目标吗？

Answer 1

我已经成功地用非常精确的数字来反转矩阵，其中mpmath包含许多内置数学函数以及矩阵类。感谢您的评论！