如何用 NumPy 计算矩阵的行列式？
原文:https://www . geeksforgeeks . org/如何使用-numpy/ 计算矩阵的行列式
一个可以从方阵中计算出来的特殊数被称为方阵的行列式。Numpy 为我们提供了使用 numpy.linalg.det() 函数计算方阵行列式的功能。
语法:
numpy.linalg.det(array)
示例 1: 使用numpy.linalg.det()函数计算 2X2 Numpy 矩阵的行列式
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating a 2X2 Numpy matrix
n_array = np.array([[50, 29], [30, 44]])
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
print("\nDeterminant of given 2X2 matrix:")
print(int(det))
输出:
在上面的例子中，我们计算了 2X2 方阵的行列式。
示例 2: 使用 numpy.linalg.det()函数计算 3X3 Numpy 矩阵的行列式
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating a 3X3 Numpy matrix
n_array = np.array([[55, 25, 15],
[30, 44, 2],
[11, 45, 77]])
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
print("\nDeterminant of given 3X3 square matrix:")
print(int(det))
输出:
在上面的例子中，我们计算了 3X3 方阵的行列式。
示例 3: 使用 numpy.linalg.det()函数计算 5X5 Numpy 矩阵的行列式
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating a 5X5 Numpy matrix
n_array = np.array([[5, 2, 1, 4, 6],
[9, 4, 2, 5, 2],
[11, 5, 7, 3, 9],
[5, 6, 6, 7, 2],
[7, 5, 9, 3, 3]])
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
print("\nDeterminant of given 5X5 square matrix:")
print(int(det))
输出:
在上面的例子中，我们计算了 5X5 方阵的行列式。
