在Python中使用NumPy计算给定方阵的行列式

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在Python中使用NumPy计算给定方阵的行列式

2024-04-21 07:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

在Python中，使用NumPy包可以很容易地计算一个方形数组的行列式。这个包用来对单维和多维数组进行数学计算。numpy.linalg是NumPy包的一个重要模块，用于线性代数。

我们可以使用numpy.linalg模块的det()函数来求出一个方形数组的行列式。

语法: numpy.linalg.det(array)

参数:

array(…, M, M) array_like:输入数组来计算行列式。

返回值:

det(…) array_like:数组的决定因素。

例子1：2X2矩阵的决定数。

# 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

例子2：3X3矩阵的决定数

# 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

例子3： 4X4矩阵的决定数

# 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

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