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
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|---|---|
| 返回: |
det : (...) array_like
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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。