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矩阵的行列式是仅与方阵相关的标量。 对于方阵 [[1,2], [3,4]]，行列式计算为 (1x4) - (2x3)。

在Python中使用numpy.linalg.det()计算矩阵的行列式

NumPy 包有一个名为 linalg 的模块，它代表线性代数。 该模块提供了一个内置方法 det() 来计算 Python 中矩阵的行列式。

要使用 NumPy 包，我们必须首先使用以下命令安装它。

#Python 3.x
pip install numpy

安装后，我们可以使用以下语法求任意方阵的行列式。

句法：

#Python 3.x
numpy.linalg.det(matrix)

Python 中 2x2 矩阵的行列式

在下面的代码中，我们创建了一个 2x2 NumPy 数组，并使用 det() 方法计算了矩阵的行列式。 最后，我们对行列式进行了四舍五入，因为此方法将行列式返回为浮点数据类型。

示例代码：

#Python 3.x
import numpy as np
matrix = np.array([[7, 5], [2, 4]])
det = np.linalg.det(matrix)
print("Determinant of the matrix is:", round(det))

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩阵的行列式

我们可以使用相同的过程计算 3x3 或任何维度的方阵的行列式。 在下面的代码中，我们构造了一个 3x3 NumPy 数组，并使用 det() 方法来确定矩阵的行列式。

示例代码：

#Python 3.x
import numpy as np
matrix = np.array([[7, 5, 3], [2, 4, 1], [5, 8, 6] ])
det = np.linalg.det(matrix)
print("Determinant of the matrix is:", round(det))

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65

使用 symPy 库在 Python 中计算矩阵的行列式

symPy 是 Python 中用于符号计算的开源库。 我们可以使用这个库执行各种代数和其他数学运算。

要使用 symPy，我们必须首先使用以下命令安装它。

#Python 3.x
pip install sympy

Python 中 2x2 矩阵的行列式

我们在以下代码中使用 sympy.Matrix() 方法创建了一个 2x2 矩阵。 然后我们通过调用矩阵的 det() 方法找到了行列式。

示例代码：

#Python 3.x
import sympy as sp
matrix=sp.Matrix([[7 , 5],[2 , 4]])
determinant=matrix.det()
print("Determinant of the matrix is:", determinant)

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 18

Python 中 3x3 矩阵的行列式

对于 3x3 矩阵或任意维度的方阵，求行列式的过程是相同的。 在下面的代码中，我们创建了一个 3x3 矩阵，并使用该矩阵的 det() 方法找到了它的行列式。

示例代码：

#Python 3.x
import sympy as sp
matrix=sp.Matrix([[7, 5, 3], [2, 4, 1], [5, 8, 6] ])
determinant=matrix.det()
print("Determinant of the matrix is:", determinant)

输出:

#Python 3.x
Determinant of the matrix is: 65