<\/p>\n
Ein Fehler, der in Python auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, eine singul\u00e4re Matrix zu invertieren, bei der es sich per Definition um eine Matrix handelt, deren Determinante Null ist und die nicht invertiert werden kann.<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie diesen Fehler in der Praxis beheben k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir erstellen mit NumPy die folgende Matrix:<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir versuchen, die inv()<\/strong> -Funktion von NumPy zu verwenden, um die Umkehrung der Matrix zu berechnen:<\/span><\/p>\n Wir erhalten eine Fehlermeldung, weil die von uns erstellte Matrix keine inverse Matrix hat.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Schauen Sie sich diese Seite<\/a> von Wolfram MathWorld an, die 10 verschiedene Beispiele f\u00fcr Matrizen zeigt, die keine inverse Matrix haben.<\/span><\/p>\n Per Definition ist eine Matrix singul\u00e4r und kann nicht invertiert werden, wenn sie eine Nulldeterminante hat.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die det()<\/strong> -Funktion von NumPy verwenden, um die Determinante einer bestimmten Matrix zu berechnen, bevor Sie versuchen, sie zu invertieren:<\/span><\/p>\n Die Determinante unserer Matrix ist Null, was erkl\u00e4rt, warum wir auf einen Fehler sto\u00dfen.<\/span><\/p>\n Die einzige M\u00f6glichkeit, diesen Fehler zu umgehen, besteht darin, einfach eine Matrix zu erstellen, die nicht singul\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir verwenden die Funktion inv()<\/strong> , um die folgende Matrix zu invertieren:<\/span><\/p>\n Beim Invertieren der Matrix erhalten wir keine Fehler, da die Matrix nicht singul\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in Python beheben:<\/span><\/p>\n Fehlerbehebung: Das Objekt \u201enumpy.float64\u201c kann nicht aufgerufen werden<\/a> Ein Fehler, der in Python auftreten kann, ist: numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, eine singul\u00e4re Matrix zu invertieren, bei der es sich per Definition um eine Matrix handelt, deren Determinante Null ist und die nicht invertiert werden kann. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie diesen Fehler in der Praxis […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix\n<\/strong><\/pre>\n
So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n<\/span>\n#create 2x2 matrix\nmy_matrix = np. array<\/span> ([[1., 1.], [1., 1.]])\n<\/span>\n#display matrix\nprint<\/span> (my_matrix)\n\n[[1. 1.]\n [1. 1.]]<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n from<\/span> numpy import<\/span> inv<\/span>\n\n#attempt to invert matrix\ninv(my_matrix)\n\nnumpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n from<\/span> numpy import<\/span> det\n\n#calculate determinant of matrix\n<\/span>det(my_matrix)\n\n0.0\n<\/strong><\/span><\/pre>\n So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> numpy. linalg<\/span> import<\/span> inv, det\n\n#create 2x2 matrix that is not singular\n<\/span>my_matrix = np. array<\/span> ([[1., 7.], [4., 2.]])\n\n#display matrix\n<\/span>print<\/span> (my_matrix)\n\n[[1. 7.]\n [4. 2.]]\n\n#calculate determinant of matrix\n<\/span>print<\/span> (det(my_matrix))\n\n-25.9999999993\n\n#calculate inverse of matrix\n<\/span>print<\/span> (inv(my_matrix))\n\n[[-0.07692308 0.26923077]\n [0.15384615 -0.03846154]]\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Fehlerbehebung: Das Objekt \u201enumpy.ndarray\u201c kann nicht aufgerufen werden<\/a>
Problembehebung: Das Objekt \u201enumpy.float64\u201c kann nicht als Ganzzahl interpretiert werden<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"