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法律研究在 Python 中计算矩阵堆栈的对数行列式
要计算矩阵堆栈的对数行列式，请在 Python 中使用 numpy.linalg.slogdet() 方法。第一个参数 s 是一个输入数组，必须是方形的二维数组。该方法，带符号返回一个表示行列式符号的数字。对于实数矩阵，此值为 1、0 或 -1。对于复数矩阵，此值为绝对值为 1 的复数，否则为 0。
该方法，带 logdet 返回行列式绝对值的自然对数。如果行列式为零，则符号将为 0，logdet 将为 -Inf。在所有情况下，行列式都等于 sign * np.exp(logdet)。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
创建一个数组 -
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ])
显示数组 -
print("Our Array...\n",arr)检查维度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)获取形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)线性代数中数组的行列式 -
print("\nDeterminant...\n",np.linalg.det(arr))要计算矩阵堆栈的对数行列式，请使用 numpy.linalg.slogdet() 方法。如果行列式为零，则符号将为 0，logdet 将为 -Inf。在所有情况下，行列式都等于 sign * np.exp(logdet) -
(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)
print("\nResult....\n",(sign, logdet))示例
import numpy as np
# Create an array
arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# The determinant of an array in linear algebra
print("\nDeterminant...\n",np.linalg.det(arr))
# To compute log-determinants for a stack of matrices, use the numpy.linalg.slogdet() method in Python
(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)
print("\nResult....\n",(sign, logdet))输出
Our Array... [[[1 2] [3 4]] [[1 2] [2 1]] [[1 3] [3 1]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3, 2, 2) Determinant... [-2. -3. -8.] Result.... (array([-1., -1., -1.]), array([0.69314718, 1.09861229, 2.07944154]))
更新于: 2022年2月25日
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