Python SciPy linalg.issymmetric用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.issymmetric 的用法。

用法:

scipy.linalg.issymmetric(a, atol=None, rtol=None)#

检查正方形二维数组是否对称。

参数 ：：

a： ndarray

大小为 (N, N) 的输入数组。

atol： 浮点数，可选

绝对误差界限

rtol： 浮点数，可选

相对误差界限

返回 ：：

sym： bool

如果数组对称，则返回 True。

抛出 ：：

TypeError

如果不支持数组的数据类型，特别是 NumPy float16、float128 和 complex256 数据类型以进行精确比较。

注意：

对于方形空数组，按照约定，结果返回 True。复值数组经过对称性测试，而不是 Hermitian(参见示例)

不扫描数组的对角线。因此，如果对角线上有 infs、NaNs 或类似的有问题的条目，它们将被忽略。但是， numpy.inf 将被视为数字，也就是说 [[1, inf], [inf, 2]] 将返回 True 。另一方面， numpy.nan 永远不会对称，例如 [[1, nan], [nan, 2]] 将返回 False 。

当atol 和/或rtol 设置为 时，由 numpy.allclose 执行比较并将公差值传递给它。否则，由内部函数执行与零的精确比较。因此，性能可以根据数组的大小和 dtype 提高或降低。如果给定另一个 atol 或 rtol 之一，则自动将其设置为零。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import issymmetric
>>> A = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> A = A + A.T
>>> issymmetric(A)
True
>>> Ac = np.array([[1. + 1.j, 3.j], [3.j, 2.]])
>>> issymmetric(Ac)  # not Hermitian but symmetric
True