使用 Python 计算线性代数中矩阵堆栈的行列式
pythonnumpyserver side programmingprogramming
要计算线性代数中矩阵堆栈的行列式，请使用 Python Numpy 中的 np.linalg.det()。第一个参数 a 是要计算行列式的输入数组。该方法返回 a 的行列式。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
创建一个数组 −
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",arr)
检查维度 −
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",arr.shape)
要计算线性代数中矩阵堆栈的行列式，请使用 Python 中的 np.linalg.det() −
print("\n结果 (行列式)...\n",np.linalg.det(arr))
示例
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]]])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("\n数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
# 获取形状
print("\n数组对象的形状...\n",arr.shape)
# 要计算线性代数中矩阵堆栈的行列式，请使用Python Numpy 中的 np.linalg.det()。
print("\n结果(行列式)...\n",np.linalg.det(arr))
输出
我们的数组... [[[1 2] [3 4]] [[1 2] [2 1]] [[1 3] [3 1]]] 数组的维度... 3 数组对象的数据类型... int64 数组对象的形状... (3, 2, 2) 结果(行列式)... [-2. -3. -8.]
