详解Python中行列式的计算

矩阵的行列式是仅与方阵相关的标量。 对于方阵 [[1,2], [3,4]]，行列式计算为 (1x4) - (2x3)。

在Python中使用numpy.linalg.det()计算矩阵的行列式

NumPy 包有一个名为 linalg 的模块，它代表线性代数。 该模块提供了一个内置方法 det() 来计算 Python 中矩阵的行列式。

要使用 NumPy 包，我们必须首先使用以下命令安装它。

#Python 3.x
pip install numpy

安装后，我们可以使用以下语法求任意方阵的行列式。

句法：

#Python 3.x
numpy.linalg.det(matrix)

Python 中 2x2 矩阵的行列式

在下面的代码中，我们创建了一个 2x2 NumPy 数组，并使用 det() 方法计算了矩阵的行列式。 最后，我们对行列式进行了四舍五入，因为此方法将行列式返回为浮点数据类型。

示例代码：

#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))

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩阵的行列式

我们可以使用相同的过程计算 3x3 或任何维度的方阵的行列式。 在下面的代码中，我们构造了一个 3x3 NumPy 数组，并使用 det() 方法来确定矩阵的行列式。

示例代码：

#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))

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65

使用 symPy 库在 Python 中计算矩阵的行列式

symPy 是 Python 中用于符号计算的开源库。 我们可以使用这个库执行各种代数和其他数学运算。

要使用 symPy，我们必须首先使用以下命令安装它。

#Python 3.x
pip install sympy

Python 中 2x2 矩阵的行列式

我们在以下代码中使用 sympy.Matrix() 方法创建了一个 2x2 矩阵。 然后我们通过调用矩阵的 det() 方法找到了行列式。

示例代码：

#Python 3.x
import sympy as sp
matrix=sp.Matrix([[7 , 5],[2 , 4]])
determinant=matrix.det()
print("Determinant of the matrix is:", determinant)

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩阵的行列式

对于 3x3 矩阵或任意维度的方阵，求行列式的过程是相同的。 在下面的代码中，我们创建了一个 3x3 矩阵，并使用该矩阵的 det() 方法找到了它的行列式。

示例代码：

#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)

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65

到此这篇关于详解Python中行列式的计算的文章就介绍到这了,更多相关Python行列式内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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