使用 Python 计算线性代数中二维数组的行列式
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要计算线性代数中二维数组的行列式，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([[ 5, 10], [12, 18]])
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)
要在线性代数中计算二维数组的行列式，请使用 Python 中的 np.linalg.det() −
print("\n结果...\n",np.linalg.det(arr))
示例
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\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)
# 要在线性代数中计算二维数组的行列式，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。
print("\n结果...\n",np.linalg.det(arr))
输出
我们的数组... [[ 5 10] [12 18]] 我们的数组的维度... 2 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (2, 2) 结果... -30.000000000000014
