python计算矩阵每行的和（python中如何使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式？）

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     

     

    ，本文介绍python中使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式的过程     


     


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、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

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、使用scipy.linalg.det()计算方阵的行列式实例

In[22]:fromscipyimportlinalg 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))) --------------------------------------------------------------------------- ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast) <ipython-input-25-375ad1d49940>in<module>() ---->1linalg.det(np.ones((3,4))) /usr/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.pycindet(a,overwrite_a) 398a1=np.asarray_chkfinite(a) 399iflen(a1.shape)!=2ora1.shape[0]!=a1.shape[1]: -->400raiseValueError(expectedsquarematrix) 401overwrite_a=overwrite_aor_datacopied(a1,a) 402fdet,=get_flinalg_funcs((det,),(a1,)) ValueError:expectedsquarematrix py.linalg.inv()