如何在python中获得一个巨大对角矩阵的伪逆？

如果我有一个对角线为100Kx1的对角矩阵，我怎么才能得到它的伪逆呢？ 我不能对矩阵进行对角化，然后得到逆矩阵，就像我对小矩阵所做的那样，所以这是行不通的

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np.linalg.pinv（np.diag（D））

假设有一个100K x 1的向量命名为a：

A = np.arange(100000) # will create a vector of 100k x 1
diagnoal_matrix = np.diag(A)

然后，可以找到对角矩阵的伪逆，如下所示：

np.linalg.pinv(diagnoal_matrix)

   [[    0     0     0 ...,     0     0     0]
 [    0     1     0 ...,     0     0     0]
 [    0     0     2 ...,     0     0     0]
 ..., 
 [    0     0     0 ..., 99997     0     0]
 [    0     0     0 ...,     0 99998     0]
 [    0     0     0 ...,     0     0 99999]]

示例代码如下所示：

import numpy as np
A = np.arange(100000)
diagnoal_matrix = np.diag(A)
B = np.linalg.pinv(diagnoal_matrix)
print B

它将按如下方式打印输出：

np.linalg.pinv(diagnoal_matrix)

   [[    0     0     0 ...,     0     0     0]
 [    0     1     0 ...,     0     0     0]
 [    0     0     2 ...,     0     0     0]
 ..., 
 [    0     0     0 ..., 99997     0     0]
 [    0     0     0 ...,     0 99998     0]
 [    0     0     0 ...,     0     0 99999]]

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希望有帮助

只取非零元素的倒数。你可以用一个较小的对角矩阵检查这就是

pinv

的作用。

我不想得到随机矩阵的伪逆，我想得到我自己对角矩阵的逆，然后将你的对角矩阵作为np.linalg.pinv（diag_矩阵）传递给np.linalg.pinv（）我不能，我只能保存对角线，而且它很大，我不能创建一个对角线矩阵，然后得到它的逆矩阵，通过你的对角线向量到np.diag（diag）和diag=np.array（[1,2,3,4]）。这是你的对角线列表！我看不出它有多大！这是我在问题中写的10万美元