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如何计算方阵的行列式,用到的是numpy模块的linalg.det方法,关于行列式的定义你应该懂,但是其实也不用记住,以后直接用numpy计算就可以了。下面我们看看如何使用numpy计算矩阵的行列式吧:
- 行列式的算法:这是二阶方阵行列式
![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](/2016/09/11/python%20%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%EF%BC%9A%5B5%5D%E6%96%B9%E9%98%B5%E7%9A%84%E8%A1%8C%E5%88%97%E5%BC%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%96%B9%E6%B3%95/a992e31f4134970ab41e34dd97cad1c8a6865d97.jpg)
- 行列式的算法:这是三阶行列式
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- 先引入numpy模块
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- 创建两个方阵
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- 使用det方法求得方阵E和方阵F的行列式
![python 线性代数:[5]方阵的行列式计算方法](/2016/09/11/python%20%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%EF%BC%9A%5B5%5D%E6%96%B9%E9%98%B5%E7%9A%84%E8%A1%8C%E5%88%97%E5%BC%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%96%B9%E6%B3%95/3853ad1bb051f8196a3fc9bbd8b44aed2f73e7ef.jpg)
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这是今天用到的所有代码
E
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
F
array([[-1, 0, 1],
[ 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7]])
np.linalg.det(E)
6.6613381477509402e-16
np.linalg.det(F)
2.664535259100367e-15
C
array([[1, 2],
[1, 3]])
np.linalg.det(C)
1.0
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