如何计算方阵的行列式,用到的是numpy模块的linalg.det方法,关于行列式的定义你应该懂,但是其实也不用记住,以后直接用numpy计算就可以了。下面我们看看如何使用numpy计算矩阵的行列式吧:
行列式的算法:这是二阶方阵行列式![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/07c98f2ca5cadce826614b48fcf7980e5e2095bd.jpg)
行列式的算法:这是三阶行列式![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/01bd69f7980e5f20f858146fbd20b93acc898ebd.jpg)
先引入numpy模块
![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/5e9a2820b93acd89e0ec6dbb0335dd8a58de8bbd.jpg)
创建两个方阵![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/8974c38a59de45074e2873c45e413a8ca70885bd.jpg)
使用det方法求得方阵E和方阵F的行列式![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3bcdb808a50f94fc9da5d07a4cf88a775cddfcbd.jpg)
![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/890dfb4a2f27e7effe2f20b519dd3340b7f3f5bd.jpg)
这是今天用到的所有代码
>>> E
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> F
array([[-1, 0, 1],
[ 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7]])
>>>
>>>
>>>
>>> np.linalg.det(E)
6.6613381477509402e-16
>>>
>>> np.linalg.det(F)
2.664535259100367e-15
>>>
>>>
>>> C
array([[1, 2],
[1, 3]])
>>>
>>> np.linalg.det(C)
1.0