對於我正在做的乙個專案，我使用networkx adj_matrix()函式將使用networkx建立的圖形分解為鄰接矩陣。然而，我遇到的乙個問題是，當我試圖求矩陣的逆時，分解的每乙個圖都會產生以下錯誤。在str: traceback (most recent call last):
file "c:\eclipse\plugins\org.python.pydev.debug_1.4.7.2843\pysrc\pydevd_resolver.py", line 179, in _getpydictionary
attr = getattr(var, n)
file "c:\python26\lib\site-packages\numpy\core\defmatrix.py", line 519, in geti
return asmatrix(func(self))
file "c:\python26\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 355, in inv
return wrap(solve(a, identity(a.shape[0], dtype=a.dtype)))
file "c:\python26\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 254, in solve
raise linalgerror, 'singular matrix'
linalgerror: singular matrix
我嘗試從5個不同的圖生成鄰接矩陣，當我試圖尋找鄰接矩陣的逆時，它們都產生了相同的錯誤。我提出的問題是，是否有任何方法可以從networkx圖轉換為矩陣。從這裡開始我最好的做法是什麼？我知道還有其他與矩陣求逆有關的問題，但我的問題有點侷限，因為我需要圖的鄰接矩陣。在
矩陣的逆矩陣，伴隨矩陣
include include include include include include include include define n 100 using namespace std templateout type convert const in value t struct numb...
伴隨矩陣求逆矩陣
在之前的文章 線性代數之矩陣 中已經介紹了一些關於矩陣的基本概念，本篇文章主要就求解逆矩陣進行進一步總結。我們先看例子來直觀的理解什麼是余子式 minor，後邊將都用英文minor，中文的翻譯較亂 這個例子 我們假設矩陣為a 中我們看到a 1,1 的minor就是將a 1,1 所在的行和列刪除後剩下...
矩陣乘法和逆矩陣
首先說兩句非常重要的話，矩陣乘法的基礎。乙個矩陣a乘以乙個列向量相當於將a的不同列進行線性組合。乙個行向量乘以乙個矩陣a相當於將a的不同行進行線性組合。矩陣乘法的5種方法 最基本的，ab c，a的第一行乘以b的第一列得到的便是c的第一行第一列的數，也就是行跟列的點積 接著也就是運用開始說的那兩句話 ...