使用Python计算数组中矩阵的行列式

Question

假设你有一个numpy数组，这个数组里面装的是多个矩阵，比如说它的维度是(n,m,m)。可以把它想象成有n个矩阵，每个矩阵的大小都是mxm。有没有办法（不使用循环）一次性计算出每个矩阵的行列式呢？

Answer 1

你可以使用numpy.linalg.det来计算numpy数组的行列式，下面是一个示例：

import numpy as np

N = 10
M = 4

# Generate N random MxM arrays
arrays = np.array([np.random.random((M,M)) for _ in range(N)])

dets = np.linalg.det(arrays)
print(dets)
# array([-0.20353081,  0.01632881, -0.17733447, -0.01518313, -0.23457492,
#        0.00284906,  0.16210605,  0.03887231,  0.07726804, -0.05107936])

在上面的例子中，我有10个4x4的矩阵（这些矩阵是随机生成的，用来做示范）。dets是一个包含10个数字的numpy数组，这些数字就是你的行列式。

Answer 2

在numpy库中，有一个叫做linalg.det的函数：

举个例子：

import numpy as np
m = np.array([[-2,2,-3],[-1,1,3],[2,0,-1]])
np.linalg.det(m)

你可以在这里查看linalg.det的文档： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.det.html