一、数值型行列式的计算题一：对于2、3阶行列式，可以直接使用对角线之和来计算： 对于2、3阶行列式，也可以使用n阶行列式的性质或者展开公式来计算：利用行列式性质5：第二行 * 3，加到第一行上；第二行 *2，加到第三行上题二：解法一：利用性质5：第1列，加上第2列；第1列，加上第3列.....第1列，加上第n列，其它行列式的值不变，可以得到第1列的值是相等的。利用性质3，提取公因子：结果
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2024-04-17 20:35:28
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1、写在前面我表示很难过，曾经线代，矩阵学的也不算太差，可惜太久没用，导致现在连最基本的行列式都不会了。以后还是要多用，多用，多用，重要的事情说三遍。2、行列式的计算准则定义：n阶行列式等于所有取自不同行不同列的n个元素的乘积的代数和，这里是1,2，...，n的一个排列，每一项都按下列规则带有符号：当是偶排列时带有正号，当是奇排列时带有负号。这一定义可写成这里表示对所有n级排列求和，表示排列的逆序
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2024-08-28 12:46:58
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正文共：3266 字 31 图 预计阅读时间： 9 分钟本文目录：1. 前言
1.1 基本介绍1.2 运行环境2. 函数清单3. 案例讲解
3.1 Numpy.linalg3.2 Numpy.matlib1.前言1.1 基本介绍NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，Nu
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2024-04-20 12:02:25
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输出
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2018-11-21 23:13:00
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概念行列式是行数和列数相等的数字阵列，本质是一个数。n阶行列式&完全展开式是所有取自n阶行列式不同行不同列的n个元素的乘积之和逆序数从左到右依次选定数，选定数后面的一个数比选定数小则算作一个逆序，一个排列的逆序总数称为逆序数偶排列逆序数为偶数的排列行列式性质行列式运算性质行列式转置，行列式值不变两行（或列）互换位置，行列式值变号某行（或列）有公因子k，可把k提出行列式记号外如果行列式某行（
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2023-09-08 22:57:35
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一、具体行行列式的计算
1.如果行列式某一行或者某一列有很多0元素，则可以按照0元素多的那一行或者0元素多的那一列展开。
第一列有很多0元素，所以此行列式按照第一列展开。
未完待续。。。
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2020-07-23 23:00:00
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一、numpy用NumPy快速处理数据NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：矩阵运算jupyter快捷键1、ndarray 对象ndarray 实际上是多维数组的含义。在 NumPy 数组中，维数称为秩(rank)，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy 中，每一个线性的数组称为一个轴(axes)，其实秩就是描述轴的数量。创建数组# 引入num
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2024-08-19 10:22:02
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线性代数：矩阵：矩阵有三种类型：1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列)3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法，直接用A,B同位置的数加减就行，不过两个矩阵的形态要相同矩阵的乘法，A x B ，A的列数一定要和B的行数相等，例如:如图，
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2024-05-30 09:59:33
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从形式上看，n阶行列式就是每行和每列都包含n个数的一种式子，它的最终结果是一个数字，也就是一个由n!个项相加减构成的多项式的最终结果。行列式的起源是对多元一次方程组的求解。行列式的结果D可以看成是按照某一行或者某一列展开的结果，展开的过程就是该行（列）中的每个数乘以每个数对应的代数余子式的结果再相加。按照第j(1<=j<=n)列展开的具体公式如下：行列式所涉及到的运算有转置，相加，系数
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2023-12-15 19:43:31
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# Python计算行列式函数的探讨
在数学中，行列式是一个非常重要的概念，它广泛应用于线性代数、微积分等领域。行列式不仅可以用于判断矩阵的可逆性，而且在求解线性方程组时也发挥着重要作用。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来计算行列式。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中计算行列式，并提供一些代码示例以便于理解。
## 什么是行列式？
行列式是一个将方阵（即行数与列
# Python计算行列式相乘
在数学中，行列式（Determinant）是一个与方阵相关的标量值，它在许多领域都有重要的应用，包括线性代数、微积分和工程学。计算行列式可以帮助我们理解线性变换的性质、系统的解的性质以及图形的几何特性。
在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中计算两个方阵的行列式相乘，包括必要的理论背景、代码示例，以及如何利用Python的库来高效完成这一任务。
## 1
# Python如何计算行列式
行列式是线性代数中一个重要的概念，被广泛应用于数值分析、计算几何、优化问题及系统控制等领域。在Python中，我们可以用多种方法计算行列式。以下是一些流行的库和方法，以及相应的代码示例。
## 1. 使用NumPy库计算行列式
NumPy是Python中用于科学计算的基本包。它提供了高效的操作数组和矩阵的功能，其中包括计算行列式的函数。NumPy中的`nump
Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。官方：http://www.numpy.org/使用前安装该模块：使用pycharm可以进入 Settings-> Project ->Project Interpreter -> 点击右侧，绿色加号在出来的搜索框输入Numpy -> 点击下面的Install Package 等待提示安装成功即
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2023-11-27 00:32:50
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版本一：/*********************************************思路：对行列式进行初等变换，将某一列化至只有一个非零数交换完毕之后产生新的数组和维度，递归执行determinant，当维度为2时，计算该行列式的值，返回这个值回溯返回最终结果*********************************************/#inc...
原创
2022-02-24 15:19:07
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与西电大佬一起完成 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int oj(int n) { if(n%2!=0) return 1; else return 0; } int jc(int n) { int ans1=1; for(int i=1;i ...
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2021-10-02 17:34:00
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版本一：/*********************************************思路：对行列式进行初等变换，将某一列化至只有一个非零数交换完毕之后产生新的数组和维度，递归执行determinant，当维度为2时，计算该行列式的值，返回这个值回溯返回最终结果*********************************************/#inc...
原创
2021-06-29 14:06:11
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# 学习如何使用Python计算行列式
在数学中，行列式是一个非常重要的概念，在解决线性代数问题时尤为关键。在Python中，有多种方法可以计算行列式。今天我们将通过几个步骤来实现这一目标。让我们先了解整个流程。
## 流程概述
我们将用如下表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
Numpy数值计算基础Numpy数值计算基础：Numpy数据对象ndarrayNumpy的特点：1.数组的维数及属性：2.数组创建：3.数组的数据类型：4.生成随机数：5、通过索引访问数据1、一维数组的索引2、多维数组的索引变换数组的形态Numpy矩阵与通用函数：1.创建Numpy矩阵2.认识ufunc函数利用Numpy进行统计分析读写文件排序 Numpy数值计算基础：在python中，list
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2024-10-16 06:40:22
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定义 对于一个 \(n\) 阶方阵 \(A\)，其行列式 \(|A|\)（也写为 \(\det A\)）定义为： \[ \sum_p(-1)^{\tau(p)}\prod_{i=1}^n a_{i,p_i} \] 其中 \(\sum_p\) 表示对 \(1,2,\cdots,n\) 的所有全排列 \ ...
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2021-08-15 17:13:00
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from numpy import *
print(random.rand(4,4)) #4*4随机数组
randMat=mat(random.rand(4,4)) #mat()将数组转化为矩阵
print(randMat) Numpy提供了两种基本的对象：ndarray (n-dimensional array object)数组ufunc  
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2024-06-12 09:02:12
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