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python - Scipy.linalg.solve 最大数组大小

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 05:24:03 24 4
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是否存在scipy.linalg.solve(numpy.linalg.solve也失败)可以处理的最大大小?

我正在努力将一些 Matlab 代码(一些泊松图像克隆,我没有编写)移植到 python 中,并且在 Python 中我有代码:

print M.shape
print b.shape

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

它不断返回输出(和错误):

(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

但我确信 M 是正方形(大小为 2550,2550)。 M和b都是dtype float64,M是csc格式的矩阵。

以前有人见过类似的错误吗?

我发现numpy.linalg.cond(M)也失败了。这次说矩阵 M 是 0 维的(这与 numpy.linalg.solve 给我的错误相同)。

最佳答案

我做了一些更多的研究,发现稀疏矩阵(我正在使用)实际上是一个特殊情况。 Scipy 有不同的求解函数 scipy.sparse.linalg.spsolve 。使用这个我能够解方程并得到结果。

关于python - Scipy.linalg.solve 最大数组大小,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21742299/

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