这篇文章将为大家详细讲解有关python中怎么使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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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。
1、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2、使用scipy.linalg.det()计算方阵的行列式实例
In [22]: from scipy import linalg 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))) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 linalg.det(np.ones((3,4))) /usr/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.pyc in det(a, overwrite_a) 398 a1 = np.asarray_chkfinite(a) 399 if len(a1.shape) != 2 or a1.shape[0] != a1.shape[1]: --> 400 raise ValueError('expected square matrix') 401 overwrite_a = overwrite_a or _datacopied(a1, a) 402 fdet, = get_flinalg_funcs(('det',), (a1,)) ValueError: expected square matrix py.linalg.inv()
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