如何在NumPy中处理因奇异性导致的非法矩阵操作的异常

Question

在NumPy中，我想用linalg来计算每一步牛顿-拉夫森方法中的矩阵逆（我故意选择小规模的问题，这样可以用解析的方法计算海森矩阵的逆）。但是，当我接近收敛时，海森矩阵变得接近奇异。

有没有什么方法可以在NumPy中测试一个矩阵是否被认为是奇异的（计算行列式的方法不够可靠）？理想情况下，如果能用try except块来捕捉NumPy的奇异数组错误，那就太好了。

我该怎么做呢？在终端中显示的NumPy错误是：

raise LinAlgError, 'Singular matrix'
numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Singular matrix

Answer 1

wim 的回答在现在的 NumPy 版本中已经不再适用了（我写这段话时用的是 1.13 版本）。现在应该这样做：

import numpy as np

try:
    # your code that will (maybe) throw
except np.linalg.LinAlgError as e:
    if 'Singular matrix' in str(e):
        # your error handling block
    else:
        raise

Answer 2

语法应该是这样的：

import numpy as np

try:
    # your code that will (maybe) throw
except np.linalg.LinAlgError as err:
    if 'Singular matrix' in str(err):
        # your error handling block
    else:
        raise