Python 使用anaconda scipy对大型矩阵进行对角化时出错

最近，我从在MacOSX上使用自制python改为使用anaconda，在对大型（ish）矩阵进行对角化时，我开始出错。调用

scipy.linalg.eigvalsh（A）

时，矩阵超过约3000x3000个条目，会出现错误：

$HOME/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/decomp.pyc in eigvalsh(a, b, lower, overwrite_a, overwrite_b, turbo, eigvals, type, check_finite)
    762                 overwrite_a=overwrite_a, overwrite_b=overwrite_b,
    763                 turbo=turbo, eigvals=eigvals, type=type,
--> 764                 check_finite=check_finite)
    765 
    766 

$HOME/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/decomp.pyc in eigh(a, b, lower, eigvals_only, overwrite_a, overwrite_b, turbo, eigvals, type, check_finite)
    385         if eigvals is None:
    386             w, v, info = evr(a1, uplo=uplo, jobz=_job, range="A", il=1,
--> 387                              iu=a1.shape[0], overwrite_a=overwrite_a)
    388         else:
    389             (lo, hi) = eigvals

ValueError: On entry to ZHBRDB parameter number 12 had an illegal value

最后一条错误消息似乎类似于这个旧的scipy问题：，但我遇到的矩阵要小得多

运行

print np.\uuuu config\uuuuu.show（）

会给出：

lapack_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['$HOME/anaconda2/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['$HOME/anaconda2/include']
blas_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['$HOME/anaconda2/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['$HOME/anaconda2/include']
lapack_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['$HOME/anaconda2/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['$HOME/anaconda2/include']
blas_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['$HOME/anaconda2/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['$HOME/anaconda2/include']
None

---

目前，这是一个MKL错误，根据中的讨论，该错误已被报告，并且是

请注意，OpenBLAS构建的SciPy没有这个问题。然而，与此同时，我们也注意到，最佳工作空间数组大小在

scipy.linalg.eigh

中不正确。一旦决定如何更改底层

？SYEVR

/

？HEEVR

包装器的签名，这也将得到纠正

---

作为奖励，可能有人能够有选择地计算特征值，因为最初这些例程允许计算特征值，但没有在

scipy.linalg.eigh

中公开。Anaconda可能正在使用旧版本的Lapack来支持向后兼容性。您使用的是哪个版本的SciPy？我使用的是运行anaconda更新的最新版本，“1.0.0”您可能现在使用的是MKL，而以前可能有所不同。是的，我认为这是对的，我已经将np的输出添加到了问题中。这是已知的，我认为MKL+conda中有一个bug