Scipy.linalg.solve最大數組大小

scipy.linalg.solve（numpy.linalg.solve也失敗）可以處理的最大大小是多少？Scipy.linalg.solve最大數組大小

我正在移植一些Matlab代碼（有些泊圖像克隆，這是我沒寫）到Python和Python中我的代碼：

print M.shape 
print b.shape 

x = scipy.linalg.solve(M,b)

這使返回的輸出（和錯誤）：

(2550, 2550) 
(2550, 1) 


Traceback (most recent call last): 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\test_runner.py", line 19, in <module> 
    ibgFaceManipulator.main(testOut,pathName,ptsFile,subjectId,'2','0') 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\ibgFaceManipulator.py", line 70, in main 
    ManipulateFaceWrapper.main(outDir,subjectId,retry,attempts,listchoice,NewImageData,AllBlend,Patchizer) 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\ManipulateFaceWrapper.py", line 31, in main 
    ManipulateFace.main(outdir,newImageData,3,filename,patchizer,blendParam,eyeDistortionParams,mouthDistortionParams,[]) 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\ManipulateFace.py", line 38, in main 
    FaceTex = PatchOverFaceWithSelectionPre.main(TexLib,FaceTex,OperationMaskNew,M,0) 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\PatchOverFaceWithSelectionPre.py", line 104, in main 
    tex = poissonImageCloneColor.main(tex,source_tex,imgProc.imerode(imMask,imgProc.strel('disk',1))) 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\poissonImageCloneColor.py", line 22, in main 
    imr = poissonImageClone.main(imir, imr,imMask) 
    File "D:\Other\WB_Lab\PythonPort\FaceManip\Code\poissonImageClone.py", line 81, in main 
    x = scipy.linalg.solve(np.squeeze(M),b) 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\linalg\basic.py", line 78, in solve 
    raise ValueError('expected square matrix') 
ValueError: expected square matrix

但我知道肯定M是正方形（大小爲）。 M和b都是dtype float64，M是一個csc格式的矩陣。

有沒有人看過類似的錯誤？我發現numpy.linalg.cond(M)也失敗了。這一次說矩陣M是0維的（這與我給出的同樣的錯誤numpy.linalg.solve）。

來源

2014-02-12 wbest

你可以打印'M'的'type'和'dtype'，並顯示完整的追溯？ – user2357112

其實，你可以展示[運行時演示錯誤的最小可運行示例]（http://stackoverflow.com/help/mcve）嗎？ – user2357112

M和b都是dtype float64，M是一個csc格式的矩陣。我將努力創建一個最小的可運行示例，但代碼的方式可能會非常棘手。 – wbest

我做了一些更多的研究，發現稀疏矩陣（我正在使用）實際上是一個特例。 Scipy對他們有不同的解決方案scipy.sparse.linalg.spsolve。使用這個我能夠解決方程式並得到結果。

來源

2014-02-13 18:15:00 wbest

嗯...有趣。我的結果正確。你可以嘗試一個簡單的矩陣，如：

import numpy as np 
from scipy.linalg import solve 
M = np.eye(5) 
b = np.ones(5) 
solve(M, b)

看看問題是否仍然存在？還有，你的scipy是什麼版本？

來源

2014-02-12 23:53:26

是的，小矩陣似乎工作，但我想知道是否有最大的工作大小，或者如果有什麼特殊的東西我需要做，以解決非常大的矩陣。 – wbest

@wbest我嘗試了大尺寸，但它的工作原理也是如此......我用M = np.random.rand（2550，2550）; b = np.random.rand（2550，1）;解決（M，B），但它也適用於我的。你使用的是什麼版本的scipy？ –

這很有趣。運行起來很有效，所以我認爲至少應該有證據表明它應該處理這種規模的矩陣。我使用的是1.8.0版本。 – wbest

Scipy.linalg.solve最大數組大小

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