python中怎么使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式
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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 FLOSS(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。
1、scipy.linalg.det()计算方阵的行列式格式
print('Det:',lg.det(arr)) #求矩阵arr的行列式
2、使用scipy.linalg.det()计算方阵的行列式实例
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)in () ----> 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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文章标题:python中怎么使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式
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