numpy.linalg.det

numpy.linalg.det(a)[source]

计算任何一个数组a的行列式,但是这里要求数组的最后两个维度必须是方阵。

参数:

a : (..., M, M) array_like

Input array to compute determinants for.

返回:

det : (...) array_like

Determinant of a.

例如:

  1. >>>a=np.reshape(np.arange(6),(2,3))
  2. >>>a
  3. out:array([[0, 1, 2],
  4. [3, 4, 5]])
  5. >>>np.linalg.det(a)
  6. out:LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square
  7.  
  8. >>>a=np.reshape(np.arange(20),(5,2,2))
  9. >>>a
  10. out:array([[[ 0, 1],
  11. [ 2, 3]],
  12.  
  13. [[ 4, 5],
  14. [ 6, 7]],
  15.  
  16. [[ 8, 9],
  17. [10, 11]],
  18.  
  19. [[12, 13],
  20. [14, 15]],
  21.  
  22. [[16, 17],
  23. [18, 19]]])
  24.  
  25. >>>np.linalg.det(a)
  26. out:array([-2., -2., -2., -2., -2.])

其实这个函数就是为了计算方阵的行列式值的。

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