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詳解Python中行列式的計算

 更新時間:2023年11月01日 09:29:47   作者:跡憶客  
矩陣的行列式是僅與方陣相關(guān)的標量,?這篇文章主要為大家詳細介紹了如何利用Python實現(xiàn)行列式的計算,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

矩陣的行列式是僅與方陣相關(guān)的標量。 對于方陣 [[1,2], [3,4]],行列式計算為 (1x4) - (2x3)。

在Python中使用numpy.linalg.det()計算矩陣的行列式

NumPy 包有一個名為 linalg 的模塊,它代表線性代數(shù)。 該模塊提供了一個內(nèi)置方法 det() 來計算 Python 中矩陣的行列式。

要使用 NumPy 包,我們必須首先使用以下命令安裝它。

#Python 3.x
pip install numpy

安裝后,我們可以使用以下語法求任意方陣的行列式。

句法:

#Python 3.x
numpy.linalg.det(matrix)

Python 中 2x2 矩陣的行列式

在下面的代碼中,我們創(chuàng)建了一個 2x2 NumPy 數(shù)組,并使用 det() 方法計算了矩陣的行列式。 最后,我們對行列式進行了四舍五入,因為此方法將行列式返回為浮點數(shù)據(jù)類型。

示例代碼:

#Python 3.x
import numpy as np
matrix = np.array([[7, 5], [2, 4]])
det = np.linalg.det(matrix)
print("Determinant of the matrix is:", round(det))

輸出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩陣的行列式

我們可以使用相同的過程計算 3x3 或任何維度的方陣的行列式。 在下面的代碼中,我們構(gòu)造了一個 3x3 NumPy 數(shù)組,并使用 det() 方法來確定矩陣的行列式。

示例代碼:

#Python 3.x
import numpy as np
matrix = np.array([[7, 5, 3], [2, 4, 1], [5, 8, 6] ])
det = np.linalg.det(matrix)
print("Determinant of the matrix is:", round(det))

輸出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65

使用 symPy 庫在 Python 中計算矩陣的行列式

symPy 是 Python 中用于符號計算的開源庫。 我們可以使用這個庫執(zhí)行各種代數(shù)和其他數(shù)學(xué)運算。

要使用 symPy,我們必須首先使用以下命令安裝它。

#Python 3.x
pip install sympy

Python 中 2x2 矩陣的行列式

我們在以下代碼中使用 sympy.Matrix() 方法創(chuàng)建了一個 2x2 矩陣。 然后我們通過調(diào)用矩陣的 det() 方法找到了行列式。

示例代碼:

#Python 3.x
import sympy as sp
matrix=sp.Matrix([[7 , 5],[2 , 4]])
determinant=matrix.det()
print("Determinant of the matrix is:", determinant)

輸出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩陣的行列式

對于 3x3 矩陣或任意維度的方陣,求行列式的過程是相同的。 在下面的代碼中,我們創(chuàng)建了一個 3x3 矩陣,并使用該矩陣的 det() 方法找到了它的行列式。

示例代碼:

#Python 3.x
import sympy as sp
matrix=sp.Matrix([[7, 5, 3], [2, 4, 1], [5, 8, 6] ])
determinant=matrix.det()
print("Determinant of the matrix is:", determinant)

輸出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65

到此這篇關(guān)于詳解Python中行列式的計算的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python行列式內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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