※ 引述《ray0215 (❺❺❻❻)》之铭言： : 小弟我最近需要计算相关系数(correlation coefficient matri)矩阵的反矩阵 : 例如 : Martrix array([[ 1. , 0.92531576, 0.81998247, 0.92586894], : [ 0.92531576, 1. , 0.70974912, 0.72358554], : [ 0.81998247, 0.70974912, 1. , 0.72669914], : [ 0.92586894, 0.72358554, 0.72669914, 1. ]]) : 这样用numpy.linalg.inv算出来的值 : 会计算出 : array([[ 6.51500296e+15, -3.18743561e+15, -7.89299760e+14, : -3.15207310e+15], : [ -3.18743561e+15, 1.55943840e+15, 3.86161323e+14, : 1.54213745e+15], : [ -7.89299760e+14, 3.86161323e+14, 9.56245323e+13, : 3.81877116e+14], : [ -3.15207310e+15, 1.54213745e+15, 3.81877116e+14, : 1.52502845e+15]]) : 每个都十五次方 : 我想应该不是正确解答吧@@ : 请问要怎麽解决 : 先谢谢版上的大大了 你的矩阵行列式趋近於零，在很多数值运算的程式中 因为精度可以到很细，所以趋近於零的值也可以算出来 而实际上它就是0了XD ，所以你的矩阵是奇异矩阵(singular matrix) 反矩阵是 A*B=I B是A的反矩阵 而pinv是A*B*A=A B则是pseudo inverse matrix 所以如果你要取反矩阵算出correlation matrix 用pinv(pseudo-inverse)就可以了(我硕士班就是做过类似的事情啊。) --

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