本文是对我原先写的python常用序列list、tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充。结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博。

  • Section 1：行列式的计算

我们知道，线代中，行列式是相当重要的一部分，因为行列式通常决定了一个矩阵的逆是否存在以及方程是否有解等，因此，掌握行列式的计算相当重要，结合numpy矩阵库，对我们所学进行拓展，并且在学习的过程中还能掌握numpy的使用，可谓一举两得。

在原先的博客中，已经提及了numpy中如何创建矩阵、如何求解矩阵的逆以及numpy中一些矩阵的操作运算等。在这一节主要讲解行列式的计算函数det。

在numpy中，带有一个计算行列式值的计算函数，det。它存在于linalg类下，可以通过点操作符来调用。以下面这道行列式值的求解为例：

ex1：

可以看到，我通过手算的值为-5，下面使用numpy库来计算，代码如下：

 1 import numpy as np
 2 import numpy.linalg as lg
 3 
 4 A = np.array([[3, 2, -4], [4, 1, -2],
 5              [5, 2, -3]])
 6 print A
 7 
 8 det_A = lg.det(A)
 9 print "The value of det A is :"
10 print det_A

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得到的输出结果为：

可以看到与我所算的结果一样。

需要注意的是，numpy矩阵库所带的det函数无法计算元素为字符的矩阵，如下列行列式的值就无法计算：

 

 

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