Рубрики
Без рубрики

Определитель Numpy | Что такое NumPy.linalg.det()

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим определитель Numpy. Наряду с этим, для общего лучшего понимания, мы будем

Автор оригинала: Team Python Pool.

Определитель Numpy | Что такое NumPy.linalg.det()

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим NumPy.linalg.det (), также известный как определитель numpy. Наряду с этим, для общего лучшего понимания, мы рассмотрим его синтаксис и параметр. Затем мы увидим несколько примеров для лучшего понимания темы. Но сначала попробуем получить краткое представление о функции через ее определение. Детерминант-важная тема линейной алгебры. Только квадратные матрицы имеют определяющее значение. Функция NumPy determinant помогает нам вычислить значение детерминанта входного массива. Он становится инструментальным, потому что детерминант имеет приложения, начиная от науки, техники и экономики. Далее давайте рассмотрим синтаксис, связанный с этой функцией.

СИНТАКСИС ОПРЕДЕЛИТЕЛЯ NUMPY

numpy.linalg.det(a)

Выше мы видим синтаксис, связанный с определителем NumPy. Кроме того, мы видим, что это довольно простой синтаксис с одним параметром. Далее мы обсудим параметр и возвращаемое значение, связанное с ним.

ПАРАМЕТР ОПРЕДЕЛИТЕЛЯ NUMPY

a:array_like

Этот параметр представляет входной массив, над которым должна быть выполнена операция. Более того, входные данные должны быть аналогичны входным данным квадратной матрицы типа 2*2,3*3 и так далее. Не рекомендуется иметь дело с матрицей 1*1. Как и в этом случае, вы получите то же значение, что и матрица.

ВЕРНУТЬ

det:array_like

Он представляет собой определяющее значение, вычисленное для входного массива.

ПРИМЕРЫ ОПРЕДЕЛИТЕЛЯ NUMPY

Теперь мы закончили со всей теоретической частью. Мы подробно рассмотрели его синтаксис и параметры. Теперь пришло время увидеть их в действии. Под этим я подразумеваю различные примеры, которые помогут лучше понять эту тему. Давайте начнем с примера элементарного уровня, и по мере продвижения вперед мы будем постепенно увеличивать уровень примера.

#import
import numpy as ppool
a=[[2,4],
    [3,7]]
print(ppool.linalg.det(a))

Выход:

#output
1.9999999999999984

В приведенном выше примере мы сначала импортировали модуль NumPy. После этого мы определили матрицу 2*2. Затем мы использовали наш синтаксис с оператором print, чтобы получить желаемый результат.

Матрица 2*2 может быть не такой сложной, как задача, и также может быть выполнена вручную. Но теперь давайте рассмотрим более сложную задачу—большую матрицу, которую гораздо труднее вычислить вручную.

#input
import numpy as ppool
a=[[2,4,8,9],
   [3,7,11,12],
   [11,1,34,20],
   [39,6,44,56]
    ]
print(ppool.linalg.det(a))

Выход:

#output
-8342.999999999996

В приведенном выше примере мы взяли для наблюдения кросс-матрицу 4*4. Мы выполнили аналогичную процедуру, как и в приведенном выше примере, импортировав модуль NumPy. Затем объявляется вход href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_programming”> array и после этого с помощью нашего синтаксиса получить желаемый результат. Здесь мы видим, что наш результат оправдывает наш вклад. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_programming”> array и после этого с помощью нашего синтаксиса получить желаемый результат. Здесь мы видим, что наш результат оправдывает наш вклад.

Теперь давайте рассмотрим пример, который научит нас, чего не следует делать при использовании этого синтаксиса.

#input
import numpy as ppool
a=[[2,4,8,9],
   [3,7,11,12]
    ]
print(ppool.linalg.det(a))

Выход:

#output
---ERROR---

Как было сказано выше, имея дело с этой функцией, мы всегда должны использовать квадратную матрицу. В приведенном выше примере мы использовали матрицу 4*2. Которая не является квадратной матрицей, и мы можем видеть, что получаем ошибку в качестве вывода.

ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧТИТЕ

  • Сложение матриц в Python | Сложение двух матриц
  • Понимание Python Bubble Sort с примерами
  • ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ
  • NUMPY POLYFIT ОБЪЯСНЕН ПРИМЕРАМИ
  • NumPy Trace | Matrix Explorer of the Python

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрели NumPy.linalg.det(). Кроме того, мы также рассмотрели его синтаксис и параметры. Для лучшего понимания мы рассмотрели несколько примеров. Мы варьировали синтаксис и рассматривали выходные данные для каждого случая. В конце концов, мы можем сделать вывод, что определитель NumPy-это функция, которая помогает вычислить определенное значение. Надеюсь, эта статья смогла развеять все сомнения. Но если у вас есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать python infinity далее.

Читайте ещё по теме: