詳解Python中行列式的計算
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
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