Numpy 为什么相反的结果不相等？

我在解矩阵的逆时遇到了一个问题。 首先，我使用python numpy库，通过以下编码实现：

import numpy as np
mtx_str = '1 0.05336904  1.03164031  0.05505765;1 0.05248641  3.0928260 0.16233134;1 2.16503202  1.03197617  2.23426146;1 0.05347855 -1.02633768 -0.05488705'
A = np.matrix(mtx_str)
np.rank(A)

它返回2；但如果我使用倍频程软件输入：

  A = [1 0.05336904 1.03164031 0.05505765; 1 0.05248641 3.09282607 0.16233134; 1 2.16503202 1.03197617 2.23426146; 1 0.05347855 -1.02633768 -0.05488705]
inv(A)

它返回4

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我想知道为什么反向结果不同？

在线numpy参考中没有很好的记录，但从docstring：

>>> help(np.rank)
Help on function rank in module numpy.core.fromnumeric:

rank(a)
    Return the number of dimensions of an array.

>>> help(np.linalg.matrix_rank)
Help on function matrix_rank in module numpy.linalg.linalg:

matrix_rank(M, tol=None)
    Return matrix rank of array using SVD method

当然，结果与八度音阶相同：

>>> np.linalg.matrix_rank(A)
4