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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python中怎么使用scipy.linalg模塊計(jì)算矩陣的行列式,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
python的五大特點(diǎn):1.簡(jiǎn)單易學(xué),開發(fā)程序時(shí),專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向?qū)ο螅c其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強(qiáng)大又簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性,Python程序無需修改就可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行。4.解釋性,Python語言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序。5.開源,Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
作為python中可以計(jì)算高等數(shù)學(xué)庫scipy中,scipy.linalg用于計(jì)算線性代數(shù),擴(kuò)展了由numpy.linalg提供的線性代數(shù)例程和矩陣分解功能。如果想要計(jì)算方陣的行列式,可以使用scipy.linalg.det()方法,可以輕松的獲取方陣的行列式。
1、scipy.linalg.det()計(jì)算方陣的行列式格式
print('Det:',lg.det(arr)) #求矩陣arr的行列式
2、使用scipy.linalg.det()計(jì)算方陣的行列式實(shí)例
In [22]: from scipy import linalg In [23]: arr = np.array([[1, 2], ....: [3, 4]]) In [24]: linalg.det(arr) Out[24]: -2.0 In [25]: linalg.det(np.ones((3,4))) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-25-375ad1d49940> in <module>() ----> 1 linalg.det(np.ones((3,4))) /usr/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.pyc in det(a, overwrite_a) 398 a1 = np.asarray_chkfinite(a) 399 if len(a1.shape) != 2 or a1.shape[0] != a1.shape[1]: --> 400 raise ValueError('expected square matrix') 401 overwrite_a = overwrite_a or _datacopied(a1, a) 402 fdet, = get_flinalg_funcs(('det',), (a1,)) ValueError: expected square matrix py.linalg.inv()
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