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法律研究在 Python 線性代數中計算矩陣堆疊的行列式
若要計算線性代數中矩陣堆疊的行列式，請在 Python Numpy 中使用 np.linalg.det()。第 1 個引數 a 是計算行列式的輸入陣列。該方法返回 a 的行列式。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
建立一個數組 −
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ])
顯示陣列 −
print("Our Array...\n",arr)檢查維度 −
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別 −
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)獲取形狀 −
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)若要計算線性代數中矩陣堆疊的行列式，請在 Python 中使用 np.linalg.det() −
print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))示例
import numpy as np
# Create an array
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To compute the determinant for a stack of matrices in linear algebra, use the np.linalg.det() in Python Numpy.
print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))輸出
Our Array... [[[1 2] [3 4]] [[1 2] [2 1]] [[1 3] [3 1]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3, 2, 2) Result (determinant)... [-2. -3. -8.]
更新於：02-25-2022
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