RBF प्रक्षेप: LinAlgError: विलक्षण मैट्रिक्स

Question

निम्नलिखित कॉल: एक त्रुटि में

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

परिणाम:

LinAlgError: singular matrix 

निम्न मानों के साथ

:

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.]) 

क्या मैं करने के लिए क्या कर सकते हैं इससे बचें और अभी भी इंटरपोलेशन समस्या हल करें?

Answer 1

मुझे लगता है कि आप क्या करने की कोशिश कर रहे हैं kernel density estimation है। आप इस के लिए scipy.stats.gaussian_kde उपयोग कर सकते हैं:

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() 

statsmodels मॉड्यूल भी गिरी घनत्व आकलन के लिए some more elaborate tools है।

Answer 2

मुझे एक ही त्रुटि मिली। अंततः मुझे पता चला कि मुझे त्रुटि क्यों मिली है।

आपके पास समान समन्वय के साथ 2 बिंदु हैं। (74,2) मूल्यों की जांच 28 वें, 30 वें में समान समन्वय है।

मेरी सोच में, भले ही आपके पास एक ही बिंदु पर समान मूल्य हो, यह एकवचन मैट्रिक्स त्रुटि को छोड़ देता है।