使用 Python 中的 NumPy 计算给定方阵的行列式
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在 Python 中，使用 NumPy 包可以很容易地计算出方阵的行列式。该软件包用于对一维和多维数组进行数学计算。 numpy.linalg 是用于线性代数的 numpy 包的重要模块。
我们可以利用 numpy.linalg 模块的【det()】功能求出方阵的行列式。
语法numpy . linalg . it(数组)
参数:
数组(…，M，M) array_like: 输入要计算行列式的数组。
返回:
det(…) array_like: 数组的行列式。
例 1:2 x2 矩阵的行列式。
蟒蛇 3
# Importing libraries
import numpy as np
from numpy import linalg
# Creating a 2X2 matrix
matrix = np.array([[1, 0], [3, 6]])
print("Original 2-D matrix")
print(matrix)
# Output
print("Determinant of the 2-D matrix:")
print(np.linalg.det(matrix))
输出:
Original 2-D matrix
[[1 0]
[3 6]]
Determinant of the 2-D matrix:
6.0
例 2:3x 3 矩阵的行列式
蟒蛇 3
# Importing libraries
import numpy as np
from numpy import linalg
# Creating a 3X3 matrix
matrix = np.array([[1, 0, 1], [1, 2, 0], [4, 6, 2]])
print("Original 3-D matrix")
print(matrix)
# Output
print("Determinant of the 3-D matrix:")
print(np.linalg.det(matrix))
输出:
Original 3-D matrix
[[1 0 1]
[1 2 0]
[4 6 2]]
Determinant of the 3-D matrix:
2.0
例 3:4x 4 矩阵的行列式
蟒蛇 3
# Importing libraries
import numpy as np
from numpy import linalg
# Creating a 4X4 matrix
matrix = np.array([[1, 0, 1, 8], [1, 2, 0, 3], [4, 6, 2, 6], [0, 3, 6, 4]])
print("Original 4-D matrix")
print(matrix)
# Output
print("Determinant of the 4-D matrix:")
print(np.linalg.det(matrix))
输出:
Original 4-D matrix
[[1 0 1 8]
[1 2 0 3]
[4 6 2 6]
[0 3 6 4]]
Determinant of the 4-D matrix:
188.0
