在 Python 线性代数中计算矩阵堆栈的行列式

若要计算线性代数中矩阵堆栈的行列式，请在 Python Numpy 中使用 np.linalg.det()。第 1 个参数 a 是计算行列式的输入数组。该方法返回 a 的行列式。

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)

若要计算线性代数中矩阵堆栈的行列式，请在 Python 中使用 np.linalg.det() −

print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))

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)

# To compute the determinant for a stack of matrices in linear algebra, use the np.linalg.det() in Python Numpy.
print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))

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)

Result (determinant)...
[-2. -3. -8.]

更新于：02-25-2022

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