Python：使用高精度浮点对矩阵求逆

我正在学习一个关于如何在Python中使用多精度算术的教程。
最后，我想要一个具有任意高精度浮点的

numpy

数组，我需要求逆该矩阵

因此，我们有：

导入系统 将numpy作为np导入 进口gmpy2 打印（系统版本） 打印（np.版本） 打印（gmpy2.version） 还有问题的部分：

打印（np.linalg.pinv（B））

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1份印刷品（np.linalg.pinv（B））
pinv格式的~/conda envs/Python\u Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py（a，rcond）
1660(a)资产净值
1661 a=a.共轭（）
->1662 u，s，vt=svd（a，0）
1663米=u形[0]
1664 n=vt.shape[1]
svd中的~/conda envs/Python\u Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py（a，完整矩阵，计算uv）
1402
1403签名='D->DdD'如果isComplexType（t）或'D->DdD'
->1404 u，s，vt=gufunc（a，签名=signature，Extrabj=Extrabj）
1405 u=u.aType（结果t，副本=False）
1406 s=s.astype（\u realType（result），copy=False）
TypeError:没有与指定签名和强制转换匹配的循环
已为ufunc svd_n_s找到

---

有人知道如何实现我正在努力实现的目标吗？

我已经用

mpmath

成功地用非常精确的数字求逆了一个矩阵，它包含许多内置的数学函数和一个矩阵类。谢谢你的评论

np.linalg

可能在使用

object

dtype的数组时遇到问题，该数组中的元素不是编译代码中使用的数字类型

Symphy

使用

mpmath

进行高精度的数值计算，但我不知道矩阵求逆有什么作用。了解您使用的教程可能会有所帮助，以及此特定任务有多少来自于此。他们真的建议使用

pinv

？在奇异数组上呢？

3.6.10 | packaged by conda-forge | (default, Apr 24 2020, 16:27:41) 
[GCC Clang 9.0.1 ]
1.12.1
<built-in function version>

[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]
[[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]
 [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]
 [mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]]

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-3a70ff54e53d> in <module>
----> 1 print(np.linalg.pinv(B))

~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in pinv(a, rcond)
   1660     _assertNoEmpty2d(a)
   1661     a = a.conjugate()
-> 1662     u, s, vt = svd(a, 0)
   1663     m = u.shape[0]
   1664     n = vt.shape[1]

~/conda-envs/Python_Jupyter/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in svd(a, full_matrices, compute_uv)
   1402 
   1403         signature = 'D->DdD' if isComplexType(t) else 'd->ddd'
-> 1404         u, s, vt = gufunc(a, signature=signature, extobj=extobj)
   1405         u = u.astype(result_t, copy=False)
   1406         s = s.astype(_realType(result_t), copy=False)

TypeError: No loop matching the specified signature and casting
was found for ufunc svd_n_s