如何在Python中找到矩阵的行列式？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python递归求矩阵的行列式

为了感受Python的列表生成器的威力，写了个简单的程序——递归求矩阵的行列式，效率可能没numpy高，欢迎各位指正。...i] * det(n) else: s -= m[0][i] * det(n) return s 使用列表生成器使得求剩余矩阵变得异常简单...，再次被Python优美的语法震撼到了。。。

1.9K4 0

矩阵行列式、伴随矩阵、逆矩阵计算方法与Python实现

2阶方阵的行列式表示每列向量围成的平行四边形的面积，3阶方阵的行列式表示每列向量围成的平行六面积的体积。在多重积分的换元法中，行列式起到了关键作用。...另外，行列式还可以用来检测是否产生了退化，表示压缩扁平化（把多个点映射到同一个点）的矩阵的行列式为0，行列式为0的矩阵表示的必然是压缩扁平化，这样的矩阵肯定不存在逆矩阵。...把矩阵的某一行（或列）乘以一个标量然后加到另一行（或列）上，矩阵的行列式不变，交换任意两行（或列）后行列式的值变为相反数。...上三角矩阵和下三角矩阵的行列式等于对角线元素的乘积，可以使用高斯消元法把任意矩阵转换成上三角矩阵然后计算行列式。...一种计算矩阵行列式的方法为，参考代码：运行结果：在上面的程序中，使用标准库itertools中的函数permutations()生成全排列。

4121 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

投影矩阵的推导_分块矩阵的行列式公式

看了好几篇关于投影矩阵的文章，在z坐标的推导上，没有提到为什么z’和1/z成线性关系，而是通过结论中的投影矩阵，即已知z’= （zA + B）/w，并且x和x’,y和y’关系式中分母都有-z，所以w为-...这是用结论去反推过程，过程再得到结论，这样的逻辑我觉得不对，我认为，应该是先得到x,y,z各自的关系式，才去构造出投影矩阵。...这里我认为，不只是z’ = A*1/z + B可以达到我们的需求，z’ = A*1/z² + B也可以，还可以构造很多关系式都可以达到我们的需求，但是我们的最终目标是构造一个投影矩阵，投影矩阵*向量/齐次坐标...(NDC) = A*1/z + B，(-n, -f)映射到（-1，1）式2.3 式2.1，式2.2，式2.3就可以整理出投影矩阵（负号提取到分母）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

5292 0

关于矩阵之行列式、方阵、逆矩阵的理解

如果矩阵A中m等于n，称为矩阵A为n阶矩阵（或n阶方阵）从左上到右下的对角线为主对角线，从右上到左下的对角线为次对角线行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det...性质5：若矩阵中有一行为全0行，则行列式为0.利用性质3，全0行，提出一个因子0，行列式肯定为0. 性质6：从一行中减去其它行的几倍，行列式不变。...性质7：若矩阵A为三角阵，则行列式等于对角元上元素的乘积。性质8：A是奇异阵且不可逆，行列式为0；反之，行列式不为0。...性质9：矩阵AB的行列式等于A的行列式乘以B的行列式行列式的含义是面积（体积）的放大倍数，AB可以看成是级联系统，级联系统的放大倍数等于分别每一级放大倍数的乘积。...A的逆矩阵的逆矩阵还是A，记作(A-1)-1=A 可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆，并且(AT)-1=(A-1)T 若矩阵A可逆，则矩阵A满足消去律，即AB=AC => B=C 矩阵A可逆的充要条件是行列式

2K1 0

雅可比矩阵和行列式_雅可比行列式的意义

1，Jacobian matrix and determinant 在向量微积分学中，雅可比矩阵是向量对应的函数（就是多变量函数，多个变量可以理解为一个向量，因此多变量函数就是向量函数）的一阶偏微分以一定方式排列形成的矩阵...如果这个矩阵为方阵，那么这个方阵的行列式叫雅可比行列式。...3.5 三维空间到三维空间的变换 4，雅可比矩阵意义雅可比矩阵 J f ( p ) J_f(p) Jf(p)就是函数f在n维空间某点p处的导数，它是一个线性映射（因为它是一个矩阵，矩阵本身代表着线性变换...Note: 微分的本质就是线性化，在局部用线性变化代替非线性变化。 5，雅可比行列式意义代表经过变换后的空间与原空间的面积（2维）、体积（3维）等等的比例，也有人称缩放因子。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

2.5K4 0

线性代数行列式方程求解(正交矩阵的行列式)

行列式求值的基本思路行列式求值主要有以下这几种思路：行列式等于它的任意列（或行）各个元素与其对应代数余子式乘积的和。...直接利用行列式的定义（逆序数）求解利用行列式的性质做初等变换在求解：性质1：互换行列式的两列（或两行），行列式仅改变符号。...1的i+j次方（ij为行列式的行和列） **我们可以看到行列式展开得到的代数余子式又是一个行列式，这是一个逐步求精的过程。...= m) { cout的矩阵不是方阵！求么子行列式！"...实现线代其它操作的参考链接线性代数行列式求值/矩阵相乘/求矩阵的逆，一个c++程序全部解决线性代数矩阵乘法用C++代码实现让c++程序助你轻松求矩阵的逆发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

9332 0

读懂矩阵的秩和行列式的意义

作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积?....现在这样来看正负号的几何的意义就比较明显了现在我们假设用平面内的任意两个矢量所张成的平行四边形的面积,现在用公式来进行表示: 在这里,其实我们不难看到,所谓的面积其实就是一个2*2的矩阵的行列式:...,矩阵的行列式对应的面积或者是体积.这样的推广证明相信在任意一本的线性代数书中都会看到,我只是说了人话而已. 5:行列式和矩阵的逆我们知道很多定理,比如行列式为0的矩阵,不可逆,行列式不为0的矩阵,可逆...变换前，N维体的体积是：变换之后，N维体的体积是（注意到，第二个等式实际上说明了几何意义是如何定义矩阵乘法的，也就是N*N矩阵A和另外一个N个列向量组成的N*N矩阵的乘法）： A的行列式如果不为零，则代表这个变换后...因此我们就建立了A的行列式与其是否可逆的几何关系。举例说明，我们假设A是一个3维的矩阵。

1.2K12 0

矩阵的行列式的几何意义_行列式的几何意义图

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。矩阵行列式的几何意义行列式的定义：行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。...但具有相同的几何本质，因为矩阵A表示的（矩阵向量所构成的）几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积（即正方形或正方体或超立方体的容积等于1）的几何图形而言，伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积...，也就是矩阵A的行列式。...把行列式的一行的k倍加到另一行，则行列式值不变，即矩阵的行列式等于其转置矩阵的行列式（根据行列式的定义可证）总结：（1）用一个数k乘以向量a,b中之一的a，则平行四边形的面积就相应地增大了...矩阵A的行列式等于矩阵A转置的行列式行列式化为对角形的几何解释：一个行列式的第i行加上j行的K倍，可以使第i行的某一个元素变为0，而这个行列式的值不变。这个性质在化简行列式时非常有用。

1.2K2 0

如何在Python中实现矩阵分析

矩阵分析根据事物（如产品,服务等）的两个重要属性（指标）作为分析依据，进行关联分析，找出解决问题的一种分析方法。...如何使用Python进行矩阵分析呢各个省份的GDP-人口矩阵分析，代码实现如下： import pandas import matplotlib import matplotlib.pyplot as...0, data.GDP.max()*1.1 ]) sp.set_ylim([ 0, data.population.max()*1.1 ]) #关闭坐标轴、坐标轴的刻度值

2.6K6 0

化三角矩阵计算行列式的算法实现

Introduction 行列式(Determinant) 是矩阵的重要属性。在手动计算行列式时，我们常常使用两种方法：按行/列进行拉普拉斯展开。...利用矩阵在任意行/列加减其他行列的任意倍后行列式不变的性质，化为三角矩阵后，计算主对角线元乘积求解。前者的复杂度是 O(n!)...这样计算行列式的效率显然是极低的。而通过化三角矩阵，我们可以用 O(n^3) 的复杂度完成行列式的求解。对于同样的矩阵，我们只需要进行 1 \times 10^9 的运算。...这对于中小规模的矩阵已经足够快速了。 Prerequisites 对于矩阵 \mathbf{A}，记 \begin{vmatrix}\mathbf{A}\end{vmatrix} 为其行列式的值。...Theory 通过性质 1，我们可以对矩阵进行变换，将其化为三角矩阵，从而通过性质 2 的方法求解行列式。先从一个具体的例子入手。

8922 0

一文读懂矩阵的秩和行列式的意义

就像张量是矩阵在高维度下的推广一样，本文将深入探讨秩和行列式这些在矩阵论中最基础的知识点在高维度下的推广和实际意义。本文作者夏洪进，原载于作者的个人博客，雷锋网经授权发布。...作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即什么是面积,以及什么是面积的高纬度的推广. 1 什么是面积?...在这里,其实我们不难看到,所谓的面积其实就是一个2*2的矩阵的行列式: ? 就跟下边的图所示的一样: ?...,矩阵的行列式对应的面积或者是体积.这样的推广证明相信在任意一本的线性代数书中都会看到,我只是说了人话而已. 5 行列式和矩阵的逆我们知道很多定理,比如行列式为0的矩阵,不可逆,行列式不为0的矩阵...因此我们就建立了A的行列式与其是否可逆的几何关系。举例说明，我们假设A是一个3维的矩阵。

1.7K12 0

LeetCode 85 | 如何从矩阵当中找到数字围成的最大矩形的面积？

题意给定一个只包含0和1的数字矩阵，要求在这个矩阵当中找到一个由1组成的最大面积的矩形，返回这个面积。...在这题当中我们可以对01的数字矩阵也做这么一个类似的变形，将从底部开始连续延伸的1的数量看成是竖直摆放的矩形的高度，这样我们这题就可以使用上一题的思路进行求解了。...,"0","1","0","0"], ["1","0","1","1","1"], ["1","1","1","1","1"], ["1","0","0","1","0"] 比如说上面这个矩阵就可以转变为...所以我们需要遍历作为底层的行，然后用这种方法寻找最大面积，全局当中找到的最大面积就是答案。...除了上面提到的之外，还有其他的一些细节，比如数组的创建的长度，还有矩形面积的计算公式等等。很多时候算法之所以难以实现，也正是因为需要考虑的细节很多，整体的逻辑不是非常清楚，需要我们进行大量的思考。

1.4K2 0

如何在打杂的数据工作中找到可以展示的亮点？

使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法嗯...... 这个项目经历描述的怎么样？从小伙伴给居士的反馈来讲，效果很差，没收到几个面试邀请。...使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法一个清晰的目标更容易让人理解你的工作。现在是不是已经稍微清楚了一点这个项目了？...这些数字一方面可以让面试官了解你的工作成果，一方面也能了解你的遇到的困难。因此，居士要分享的第二个技巧就是：多用数据来描述你的项目难度和成果！...使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法有了一定的数据，是不是更清晰了，更能突出自己的价值了？...使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法上面的描述就是最好的吗，当然不是了，这依旧有很多的优化空间，比如说文字描述可以精简、项目中遇到的困难和解决方法、更多优化思路的对比等等

1.3K5 0

python的常见矩阵除法_Python矩阵除法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我有一个关于按元素划分矩阵的问题，我的意思是我想要第一个矩阵的元素[I，j]除以第二个矩阵(Q)的元素[I，j]。...在一些背景信息：我从我的存储器加载了一个图像。...我把每个像素的单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”的矩阵中此命令将大矩阵(128×128)转换为较小的矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在，在完成这项工作之后，我需要将foto_dct中的每个矩阵除以一个不同的矩阵(在这段代码中称为“Q”)。...0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0]] 如您所见

3.2K2 0

python的矩阵扩充

a为3*4的矩阵，b为2*4的矩阵，现要形成[ab\frac{a}{b}]一样的矩阵，就需要扩充a 法一： import numpy as np a=np.row_stack( (...c[i]=a[i] else : c[i]=b[i-3] 如果只是扩充这么一次，肯定选择法1 但是如果是要扩充多次，即a,b扩充之后还要进行多次的扩充...这里举个例子： training_set是个（imgMatrix,label)的二维元组，imgMatrix是个60000*784的矩阵，label是个784*1的矩阵。...imgMatrix的一行为一个img，同一种类的img的label是相同的，imgMatrix中共十个种类。...下面程序的目的是从imgMatrix中找出同一种类的img，并分别构成各个种类的矩阵注释部分采用的法1，循环6000次就需要5.02s，60000次时间更长，不是简单的5.02s*10，我没有继续等待

1.8K1 0

python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

3.5K1 0

如何在矩阵的行上显示“其他”【2】

真实的业务场景往往就是如此，我们只关心前10名的情况，前10行就给我老老实实地放这10个类别，剩下的放在最后一行，对于others，我关心的只是份额，甚至我一点也不关心，因为加在一起都不足10%。...（由此，我们可以想这么一个问题，排名最后的几个类别，如果合在一起占比不足10%，则直接显示为others，剩余的类别直接显示类别名，也就是直接显示类别名的数量是动态变化的。）...但是本质上还是排序了，因为默认排序就是按照第一列的名称进行的。...满足了上面这个要求后，理论上客户还是会提出更高的要求的。...由于我们的数据是直接在表中进行设置的，因此表中的排名是不会随着切片器的选择变动而变化的，因此也就无法实现上面的效果。那么上面的效果是如何做的呢？请持续关注【学谦数据运营】。

1.6K1 0

软件设计的艺术：如何在技术标准的海洋中找到自己的航向

下面，我将通过一个简化的例子，帮助大家理解如何在面对众多技术标准和设计模式时做出选择。...理解软件设计技术标准的挑战软件设计技术标准包括了各种原则、模式和实践，比如SOLID原则、设计模式（如工厂模式、策略模式等）、架构风格（如微服务、单体应用等）。...这些标准的目的是帮助开发者构建可维护、可扩展和高效的软件系统。但由于每个项目的需求、团队的技术栈和业务领域的不同，没有一套万能的规则可以适用于所有情况。...在线书店的业务复杂度和预期的用户量是决定架构风格的关键因素。原则和模式的选择性应用：没有必要在每个地方都应用设计模式或严格遵循某一原则。关键是识别出哪些场景下应用特定的模式或原则能带来最大的价值。...通过深入理解业务需求、适时地应用设计原则和模式、持续地评估和调整，我们可以有效地解决设计中遇到的挑战。希望这篇文章能帮助读者更好地理解如何在软件设计过程中做出决策。

1241 0

如何在矩阵的行上显示“其他”【1】

想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）：思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...尤其是这么多年的教学工作，我深深认识到，作为一名教师，给他们传授知识与技能、过程与方法仅仅是皮毛，最核心的应该传授给他们认识问题、分析问题、拆解问题、逐个解决问题的方法论，也就是情感态度与价值观问题。...上面这个问题其实简单，解决也很快速，但是我会分为多篇文章来写，每一篇文章的最后我会放一个图，用该篇文章的办法是做不到的，但是只要再多写几步，就可以完成，大家可以先进行思考，请大家持续关注。...4.排序： sales.rankx = RANKX('子类别表','子类别表'[sales]) 注意此处的[sales]是表的列，所以必须带着表名。...基本上满足了小白的要求。当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。

1.8K2 0

python矩阵计算 gpu_矩阵基本运算的 Python 实现

参考链接： Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定的库，而from....import则是从指定的库中导入指定的模块 import...as...则是将import A as B,给予A库一个B的别称，帮助记忆在机器学习中，对象是指含有一组特征的行向量。...这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算，矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码，维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整表述应为“对象X基于前提...scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已，而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时，就可以绘制不同的图像，比如...1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]] dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy矩阵

1.8K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭