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法學在 Python 中計算線性代數中矩陣的行列式
如需計算線性代數中矩陣的行列式，請在 Python Numpy 中使用 np.linalg.det()。第一個引數 a 是要計算行列式的輸入矩陣。該方法返回行列式。
步驟
首先，匯入必需的模組 -
import numpy as np
建立一個矩陣 −
arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]])
顯示矩陣 −
print("Our Array...\n",arr)檢查矩陣的維度 −
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)獲取矩陣的資料型別 −
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)獲取矩陣的形狀 −
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)如需計算線性代數中矩陣的行列式，請在 Python Numpy 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([[ 5, 10], [12, 18]])
# 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 of an array in linear algebra, use the np.linalg.det() in Python Numpy.
print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))輸出
Our Array... [[ 5 10] [12 18]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result (determinant)... -30.000000000000014
更新時間： 25-Feb-2022
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