Code to solve determinant using Python without using scipy.linalg.det(在不使用scipy.linalg.det的情况下使用Python求解行列式的代码)
本文介绍了在不使用scipy.linalg.det的情况下使用Python求解行列式的代码的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
描述(这是人力资源部的问题):
我不确定从哪里开始。我计划使用拉普拉斯展开,但我不确定如何对nxn矩阵实现它。任何帮助都将不胜感激。
注意:我已经有一个函数可以为n×n矩阵生成随机矩阵。此外,计算的时间也不是问题。我唯一的问题是如何计算行列式。我不得不删除我的班级策略的问题描述b/c。
推荐答案
下面是用于查找矩阵行列式的Adjucate方法的递归Python代码。
def getMatrixMinor(m,i,j):
return [row[:j] + row[j+1:] for row in (m[:i]+m[i+1:])]
def getMatrixDeternminant(m):
#base case for 2x2 matrix
if len(m) == 2:
return m[0][0]*m[1][1]-m[0][1]*m[1][0]
determinant = 0
for c in range(len(m)):
determinant += ((-1)**c)*m[0][c]*getMatrixDeternminant(getMatrixMinor(m,0,c))
return determinant
请注意,输入是表示nxn矩阵的数组
这篇关于在不使用scipy.linalg.det的情况下使用Python求解行列式的代码的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:在不使用scipy.linalg.det的情况下使用Python求解行列式的代码
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