RBF interpolasyon: LinAlgError: tekil matris

aşağıdaki çağrı: hataylaRBF interpolasyon: LinAlgError: tekil matris

rbf = Rbf(points[0], points[1], values,epsilon=2)

sonuç: Aşağıdaki değerlerle

LinAlgError: singular matrix

: Ben ne yapabilirim

In [3]: points 
Out[3]: 
(array([71, 50, 48, 84, 71, 74, 89, 76, 70, 77, 74, 79, 83, 71, 72, 78, 73, 
     84, 75, 65, 73, 82, 48, 86, 74, 86, 66, 74, 68, 74, 81, 74, 88, 66, 
     57, 50, 72, 86, 72, 92, 81, 67, 82, 78, 69, 70, 73, 71, 76, 72, 74, 
     75]), 
array([32, 34, 4, 35, 1, 7, 47, 16, 37, 14, 65, 18, 32, 4, 3, 27, 25, 
     34, 18, 25, 6, 25, 34, 41, 16, 35, 44, 2, 32, 2, 37, 60, 45, 32, 
     33, 42, 54, 31, 18, 38, 24, 18, 45, 48, 9, 63, 56, 45, 9, 59, 5, 
     12])) 

In [4]: values 
Out[4]: 
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 
     1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 
     1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 
     1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

Bunu önlemek ve hala enterpolasyon sorunu çözmek?

kaynak

2013-10-08 Josh

Tüm değerler 1 ise, o zaman enterpolasyonlu değeri herhangi bir noktada da 1 olmalıdır. Zaten değerler 1 değilse, o zaman siz (muhtemelen?) Tekil matris hatasıyla karşılaşmazsınız. – unutbu

@unutbu - Rbf'nin her bir değerin etrafında bir RBF kullanacağını sanıyordum. Her bir RBF için her birinden 1 uzaklaştıkça değerler düşmemeli mi? (yani, her konum için bir miktar gauss aldım) – Josh

Radyal temel fonksiyonların ** toplam ** 'noktaları' ile belirtilen konumların her birinde 1'e eşit olmalıdır. Tek tek RBF'ler bu noktalarda 1'e eşit olmayacaktır. Sadece toplamın 1 eşit olması gerekir. Sorun, tüm bu noktalarda 1'e eşit olabilen RBF toplamı yoktur. – unutbu

Yapmaya çalıştığınız şey kernel density estimation. Bunun için scipy.stats.gaussian_kde kullanabilirsiniz:

import numpy as np 
from scipy.stats import gaussian_kde 
from matplotlib import pyplot as pp 

# kernel density estimate of the PDF 
kde = gaussian_kde(points) 

# evaluate the estimated PDF on a grid 
x,y = np.mgrid[40:101,-20:101] 
z = kde((x.ravel(),y.ravel())).reshape(*x.shape) 

# plot 
fig,ax = pp.subplots(1,1) 
ax.hold(True) 
pc = ax.pcolor(x,y,z) 
cb = pp.colorbar(pc) 
cb.ax.set_ylabel('Probability density') 
ax.plot(points[0],points[1],'o',mfc='w',mec='k') 

pp.show()

enter image description here

statsmodels modül ayrıca çekirdek yoğunluk tahmini için some more elaborate tools sahiptir.

kaynak

2013-10-08 13:34:40

Aynı hatayı aldım. Son olarak, hatayı neden aldığımı anladım.

Aynı koordinatla 2 noktanız var. (74,2) değerlerinin 28., 30.'da aynı koordinatlara sahip olduğunu kontrol edin.

Düşüncemde, aynı noktada aynı değere sahip olsanız bile, tekil matris hatası yayar.

kaynak

2016-09-22 14:55:55

RBF interpolasyon: LinAlgError: tekil matris

cevap

İlgili konular