线性代数基础3 行列式

行列式
行列式其实在机器学习中用的并不多,一个矩阵必须是方阵,才能计算它的行列式
行列式是把矩阵变成一个标量在这里插入图片描述

import numpy as np
A = np.array([[1,3],[2,5]])
display(A)
print('矩阵A的行列式是:\n',np.linalg.det(A))
'''
array([[1, 3],[2, 5]])
矩阵A的行列式是:-1.0
'''

行列式在求解,逆矩阵的过程中,起到了作用,行列式不为0,才可以求解逆矩阵!

import numpy as np
A = np.array([[1,3],[2,6]])
display(A)
print('矩阵A的行列式是:\n',np.linalg.det(A))
'''
array([[1, 3],[2, 6]])
矩阵A的行列式是:0.0
'''
# 无法求解行列式,报错信息:LinAlgError: Singular matrix
print('矩阵A的逆矩阵为:\n',np.linalg.inv(A))

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