Чтобы вычислить значение определителя в Python с использованием числового пакета NumPy, используйте функцию numpy.linalg.det (). Но каков определитель матрицы: он вычисляется вычитанием произведения двух диагональных элементов (левая диагональ — правая диагональ).
np.linalg.det
Numpy linalg det () используется для получения определителя квадратной матрицы. Например, если у нас есть матрица 2 × 2 [[1, 2], [2, 4]], то ответ будет (4 * 1) — (2 * 2) = 0. Функция np.linalg.det () функция принимает массив в качестве аргумента и возвращает определитель данного массива.
Определитель — это инструментальное значение в линейной алгебре. Он рассчитывается из диагональных элементов квадратной матрицы. Для матрицы 2 × 2 это просто вычитание произведения верхнего левого и нижнего правого элементов из произведения двух других.
Синтаксис
numpy.linalg.det (array)
Функция np.linalg.det () принимает только один аргумент в качестве параметр, то есть имя массива.
Возвращаемое значение
Функция np.linalg.det () возвращает определитель данного массива. Возвращаемое значение будет в типе данных с плавающей запятой.
Пример программирования
Программа для демонстрации работы inlag.det () в матрице 2 × 2:
# Импорт numpyimport numpy как np # Это создаст 2D-массив формы 2x2 со значениями от 5 до 8arr = np.arange ( 5, 9) .reshape (2, 2) print ("Массив: n", arr) print ("Форма массива:", np.shape (arr)) # Теперь мы выведем определитель с помощью det () functionprint ("Определитель данного массива:", np.linalg.det (arr)) # Проверить вручную caculationdetr = (5 * 8) - (7 * 6) print ("Определитель, используя ручной метод:", detr)
Вывод
Массив: [[5 6] [7 8]] Форма массива: (2, 2) Определитель данного массива: -2.000000000000005 Определитель с использованием ручного метода: -2
Пояснение:
В В этом примере мы сначала создали один массив форм 2 × 2 и распечатали его. Затем мы вызвали функцию numpy.linalg.det () для вычисления определителя данного массива. Затем мы вычислили определитель вручную. Мы видим, что оба значения почти одинаковы.
Программа для демонстрации работы linalg.det () в матрице 3 × 3:
См. следующий код.
# Импорт numpyimport numpy как np # Это создаст 2D массив формы 3x3 со значениями от 1 до 9arr = np.arange (1, 10) .reshape (3, 3) print ("Массив: n", arr) print ("Форма массива:", np .shape (arr)) # Теперь мы выведем определитель с помощью функции det ()print ("Определитель заданного массива:", np.linalg. det (arr)) # Проверить вручную caculationdetr = 1 * (5 * 9 - 6 * 8) + 2 * (4 * 9 - 6 * 7) - 3 * (4 * 8 - 5 * 7) print (" Определитель с использованием ручного метода: ", detr)
Output
Массив: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] Форма массива: (3, 3) Определитель данного массива: 0,0 Определитель с использованием ручного метода: -6
Пояснение
В этом примере мы сначала создали один массив формы 3 × 3 и распечатали его. Затем мы вызвали функцию numpy.linalg.det () для вычисления определителя данного массива. Затем мы вычислили определитель вручную. Мы видим, что оба значения почти одинаковы.
Заключение
Другими словами, для матрицы [[w , x], [c, d]], определитель вычисляется как ad-bc. Квадратные матрицы большего размера считаются комбинацией матриц 2 × 2. Функция numpy.linalg.det () вычисляет определитель входной матрицы.
Наконец, метод Numpy linalg det () в примере Python завершен.
См. также
Numpy random rand ()
Numpy savetxt
Numpy ndarray flat ()
Numpy floor ()
Numpy ceil ()
