如何用NumPy计算矩阵的行列式

一个可以从方形矩阵中计算出来的特殊数字被称为方形矩阵的行列式。Numpy为我们提供了使用numpy.linalg.det()函数计算方形矩阵行列式的功能。

语法:

numpy.linalg.det(array)

示例1：使用numpy.linalg.det()函数计算2X2 Numpy矩阵的定数。

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a 2X2 Numpy matrix
n_array = np.array([[50, 29], [30, 44]])
  
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
  
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
  
print("\nDeterminant of given 2X2 matrix:")
print(int(det))

输出:

如何用NumPy计算矩阵的行列式？

在上面的例子中，我们计算的是2X2正方形矩阵的行列式。

示例2：使用numpy.linalg.det()函数计算3X3 Numpy矩阵的决定数。

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a 3X3 Numpy matrix
n_array = np.array([[55, 25, 15],
                    [30, 44, 2],
                    [11, 45, 77]])
  
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
  
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
  
print("\nDeterminant of given 3X3 square matrix:")
print(int(det))

输出:

如何用NumPy计算矩阵的行列式？

在上面的例子中，我们计算的是3X3正方形矩阵的行列式。

示例3：使用numpy.linalg.det()函数计算5X5 Numpy矩阵的决定数。

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a 5X5 Numpy matrix
n_array = np.array([[5, 2, 1, 4, 6],
                    [9, 4, 2, 5, 2],
                    [11, 5, 7, 3, 9],
                    [5, 6, 6, 7, 2],
                    [7, 5, 9, 3, 3]])
  
# Displaying the Matrix
print("Numpy Matrix is:")
print(n_array)
  
# calculating the determinant of matrix
det = np.linalg.det(n_array)
  
print("\nDeterminant of given 5X5 square matrix:")
print(int(det))

输出:

如何用NumPy计算矩阵的行列式？