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Pythonの線形代数で配列の行列式を計算する


線形代数で配列の行列式を計算するには、Python Numpyでnp.linalg.det()を使用します。最初のパラメーターaは、行列式を計算するための入力配列です。メソッドは行列式を返します。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

配列を作成する-

arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]])

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

線形代数の配列の行列式を計算するには、Python Numpyでnp.linalg.det()を使用します-

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

import numpy as np

# Create an array
arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]])

# 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 of an array in linear algebra, use the np.linalg.det() in Python Numpy.
print("\nResult (determinant)...\n",np.linalg.det(arr))

出力

Our Array...
[[ 5 10]
[12 18]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result (determinant)...
-30.000000000000014

  1. Pythonの線形代数で行列またはベクトルのノルムを返す

    線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、Python NumpyのLA.norm()メソッドを使用します。最初のパラメーターxは入力配列です。軸がNoneの場合、ordがNoneでない限り、xは1-Dまたは2-Dである必要があります。 axisとordの両方がNoneの場合、x.ravelの2ノルムが返されます。 2番目のパラメーターordは、ノルムの次数です。 infは、numpyのinfオブジェクトを意味します。デフォルトはNoneです。 3番目のパラメーター軸は、整数の場合、ベクトルノルムを計算するためのxの軸を指定します。 axisが2タプルの場合、2次元行列を保持する軸を指

  2. Pythonの線形代数でコレスキー分解を返す

    コレスキー分解を返すには、numpy.linalg.cholesky()メソッドを使用します。正方行列aのコレスキー分解L*L.Hを返します。ここで、Lは下三角行列で、.Hは共役転置演算子です。 aはエルミートで正定値でなければなりません。 aがエルミートであるかどうかを確認するためのチェックは実行されません。さらに、aの下三角要素と対角要素のみが使用されます。実際にはLのみが返されます。 次に、パラメーターaは、エルミート(すべての要素が実数の場合は対称)の正定値入力行列です。このメソッドは、aの上三角または下三角のコレスキー因子を返します。 aが行列オブジェクトの場合、行列オブジェクトを