Каков правильный (стабильный, эффективный) способ использования инверсии матрицы в numpy?

Question

В Matlab функция inv() часто обескураживается из-за численной нестабильности (см. Раздел описания в http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html). Предлагается заменить выражение как:

inv(A)*B 

(где А и В являются матрицами), с:

A\B 

Это становится критической, когда инвертированный матрица А близка к вырожденной.

Есть ли хороший способ написать это в numpy/scipy? (решал бы() работу?)

Answer 1

Как уже упоминалось в комментариях, вам нужно использовать левый инверсный.

Это описано в this question.

Суммируя (imitatio, aemulatio):

• Использование linalg.lstsq(A,y) в целом.
• Вы можете использовать linalg.solve(A,y), если знаете, A отвечает требованиям условий.