Python：反转具有高精度浮点数的矩阵

Question

我正在学习有关如何在 Python 中进行多精度算术的教程。最后，我想要一个numpy具有任意高精度浮点数的数组，并且我需要反转该矩阵。因此我们有：import sysimport numpy as npimport gmpy2print(sys.version)print(np.__version__)print(gmpy2.version)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>接下来是数据生成：A = np.ones((3,3));B = A/gmpy2.mpfr("1.0")print(A)print(B)[[ 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')]]还有有问题的部分：print(np.linalg.pinv(B))---------------------------------------------------------------------------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 castingwas found for ufunc svd_n_s有人知道如何实现我正在努力的目标吗？

Answer 1

我已经成功地用非常精确的数字来反转矩阵，其中mpmath包含许多内置数学函数以及矩阵类。感谢您的评论！