使用 Python 计算线性代数中数组的行列式

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要计算线性代数中数组的行列式,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数组的行列式,请使用 Python Numpy 中的 np.linalg.det() −

print("\n结果 (行列式)...\n",np.linalg.det(arr))

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)

# 要在线性代数中计算数组的行列式,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...
[[ 5 10]
[12 18]]

数组的维度...
2

数组对象的数据类型...
int64

数组对象的形状...
(2, 2)

结果(行列式)...
-30.000000000000014

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