用法：
scipy.linalg.pinv2(a, cond=None, rcond=None, return_rank=False, check_finite=True)計算矩陣的(Moore-Penrose)pseudo-inverse。
使用singular-value分解並包括所有‘large’奇異值來計算矩陣的廣義逆。
參數：
- a：(M, N) array_like
矩陣為pseudo-inverted。
- cond, rcond：float 或 None
‘small’奇異值的截止值；小於此值的奇異值將被視為零。如果兩者都省略，則為默認值
max(M,N)*largest_singular_value*eps用在其中eps是的數據類型的機器精度值a。在1.3.0版中進行了更改：以前默認的截止值是
eps*f其中f原為1e3單精度和1e6雙精度。- return_rank：bool, 可選參數
如果為True，則返回矩陣的有效等級。
- check_finite：bool, 可選參數
是否檢查輸入矩陣僅包含有限數。禁用可能會提高性能，但是如果輸入中確實包含無窮大或NaN，則會導致問題(崩潰，終止)。
返回值：
- B：(N，M)ndarray
矩陣a的pseudo-inverse。
- rank：整型
矩陣的有效等級。如果return_rank為True，則返回。
異常：
- LinAlgError
如果SVD計算不收斂。
例子：
>>> from scipy import linalg >>> a = np.random.randn(9, 6) >>> B = linalg.pinv2(a) >>> np.allclose(a, np.dot(a, np.dot(B, a))) True >>> np.allclose(B, np.dot(B, np.dot(a, B))) True
源碼：
scipy.linalg.pinv2的API實現見：[源代碼]
注：本文由純淨天空篩選整理自 scipy.linalg.pinv2。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。