python中怎么使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式 - 行业资讯

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这篇文章将为大家详细讲解有关python中怎么使用scipy。linalg模块计算矩阵的行列式,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

python的五大特点是什么

python的五大特点:1。简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2。面向对象,与其他主要的语言如c++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3。可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4。解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5。开源,Python是牙线(自由/开放源码软件)之一。

作为Python中可以计算高等数学库scipy中,scipy.linalg用于计算线性代数,扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。如果想要计算方阵的行列式,可以使用scipy.linalg.det()方法,可以轻松的获取方阵的行列式。

<强> 1,scipy.linalg.det()计算方阵的行列式格式

<>之前打印(& # 39;依据:& # 39;,lg.det (arr)), #求矩阵arr的行列式

<强> 2,使用scipy.linalg.det()计算方阵的行列式实例

<>之前拷贝[22]:得到scipy import linalg 　　, 　　[23]:拷贝,arr =, np.array ([[1, 2], 　　,,....:,,,,,,,,,,,,,,,,[3,4]]) 　　, 　　[24]:拷贝,linalg.det (arr) 　　[24]:-2.0 　　, 　　[25]:拷贝,linalg.det (np.ones ((3, 4))) 　　--------------------------------------------------------------------------- 　　ValueError ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Traceback (most recent call 最后) 　　& lt; ipython -输入- 25 - 375 ad1d49940>,拷贝& lt; module> () 　　- - - - -祝辞,1,linalg.det (np.ones ((3, 4))) 　　,/usr/lib/python2.7/site-packages/scipy linalg/basic.pyc 相同拷贝(a, overwrite_a) 　　398年,,,,,,,,a1 =, np.asarray_chkfinite (a) 　　399年,,,,,,,,if len (a1.shape), !=, 2,趁机a1.shape [0], !=, a1.shape [1]: 　　——祝辞,400,,,,,,,,,raise ValueError (& # 39; expected square 矩阵# 39;) 　　401年,,,,,,,,overwrite_a =, overwrite_a 或是_datacopied (a1,,) 　　402年,,,,,,,,文件加密器,,=,get_flinalg_funcs((& # 39;精细# 39;,),,(a1)) 　　, 　　ValueError: expected square 矩阵　　py.linalg.inv ()

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