因此,通常的规则是只使用
scipy.linalg
,因为它通常支持所有的
numpy.linalg
功能以及更多功能。
文档中说:
另请参见
更多的线性代数函数,请参考numpy.linalg
。请注意,尽管scipy.linalg
导入了大部分这些函数,但来自scipy.linalg
的同名函数可能提供更多或略有不同的功能。
然而,matrix_rank()
仅在NumPy中提供。
在这里,我们可以看到两个库提供的函数之间的差异,以及SciPy是如何更加完整的。
In [2]: from scipy import linalg as scipy_linalg
In [3]: from numpy import linalg as numpy_linalg
In [4]: dir(scipy_linalg)
Out[4]:
[
...
'absolute_import',
'basic',
'bench',
'blas',
'block_diag',
'cho_factor',
'cho_solve',
'cho_solve_banded',
'cholesky',
'cholesky_banded',
'circulant',
'companion',
'coshm',
'cosm',
'cython_blas',
'cython_lapack',
'decomp',
'decomp_cholesky',
'decomp_lu',
'decomp_qr',
'decomp_schur',
'decomp_svd',
'det',
'dft',
'diagsvd',
'division',
'eig',
'eig_banded',
'eigh',
'eigvals',
'eigvals_banded',
'eigvalsh',
'expm',
'expm2',
'expm3',
'expm_cond',
'expm_frechet',
'find_best_blas_type',
'flinalg',
'fractional_matrix_power',
'funm',
'get_blas_funcs',
'get_lapack_funcs',
'hadamard',
'hankel',
'helmert',
'hessenberg',
'hilbert',
'inv',
'invhilbert',
'invpascal',
'kron',
'lapack',
'leslie',
'linalg_version',
'logm',
'lstsq',
'lu',
'lu_factor',
'lu_solve',
'matfuncs',
'misc',
'norm',
'ordqz',
'orth',
'orthogonal_procrustes',
'pascal',
'pinv',
'pinv2',
'pinvh',
'polar',
'print_function',
'qr',
'qr_delete',
'qr_insert',
'qr_multiply',
'qr_update',
'qz',
'rq',
'rsf2csf',
's',
'schur',
'signm',
'sinhm',
'sinm',
'solve',
'solve_banded',
'solve_circulant',
'solve_continuous_are',
'solve_discrete_are',
'solve_discrete_lyapunov',
'solve_lyapunov',
'solve_sylvester',
'solve_toeplitz',
'solve_triangular',
'solveh_banded',
'special_matrices',
'sqrtm',
'svd',
'svdvals',
'tanhm',
'tanm',
'test',
'toeplitz',
'tri',
'tril',
'triu']
In [5]: dir(numpy_linalg)
Out[5]:
[
...
'absolute_import',
'bench',
'cholesky',
'cond',
'det',
'division',
'eig',
'eigh',
'eigvals',
'eigvalsh',
'info',
'inv',
'lapack_lite',
'linalg',
'lstsq',
'matrix_power',
'matrix_rank',
'multi_dot',
'norm',
'pinv',
'print_function',
'qr',
'slogdet',
'solve',
'svd',
'tensorinv',
'tensorsolve',
'test']
In [6]:
请注意,这并非全部是函数。
SciPy提供了scipy.linalg.expm_cond()
,但它仅返回Frobenius范数中的条件,而numpy.linalg.cond()
支持多个范数。