Numpy determinant
La oss først forstå begrepet determinanter. Determinanten er det unike tallet vi får etter beregningen av en matrise. For å beregne determinanten for en matrise, må vi ha en firkant av en matrise som betyr et like antall rader og like antall kolonner i en matrise. For eksempel matrisen til 2 × 2, 3 × 3, 4 × 4, 5 × 5, og så videre.
Etter å ha forstått konseptet med determinanten for en matrise, er det lett for oss å forstå hvordan vi bruker dette konseptet i et python-numpy programmeringsspråk . For å beregne de numeriske verdiene i Python, er det et avansert bibliotek med Python som er numpy. For å beregne determinanten for matrisen, bruker vi ling.Det () Funksjon. "Lining" betyr lineær algebra og "det" betyr determinant.
Syntaks
La oss se hvordan vi kan implementere og skrive den numpy determinantfunksjonen. Først må vi inkludere Numpy Library of Python. Deretter sammenkobler vi “.”Den lineære algebra“ ling ”fordi vi takler matrisen (som vi skriver i form av matrisen). Deretter bruker vi sammenkoblingen “.”Igjen for å sammenkoble den determinantfunksjonen“ det () ”. Deretter passerer vi "matrise" -parameteren i den.
Parametere
I denne funksjonen har vi bare 1 parameter som vi passerer under funksjonssamtalen.
Array: Inngangsarray/matrise som vi ønsker å beregne determinanten.
Returverdi
Returverdien på matrisen er det unike tallet vi får etter å ha brukt Numpy DET () -funksjonen.
Eksempel 1: Determinant for firkantet matrise
La oss begynne å implementere vårt første eksempel der vi har en firkantet (2 × 2) matrise, og vi må finne determinanten for den matrisen.
For å begynne å skrive koden, må vi først importere biblioteket til Python som er numpy. Numpy -pakken brukes til å utføre de numeriske og logiske operasjonene. Her beregner vi determinanten for Square Matrix, det er grunnen til at vi bruker Numpy -pakken til Python.
I den tredje linjen i koden viser vi meldingen “For å beregne determinanten for matrise”. Denne meldingen forteller brukeren hva vi skal gjøre i dette programmet. Deretter oppretter vi inngangsarrayen. Mens du lager inngangsarrayen, må du huske at vi må ta et like stort antall rader og kolonner for å finne determinanten. I dette eksemplet har vi 2 rader og 2 kolonner som betyr en firkantet matrise. Deretter skriver vi ut matrisen ved å kalle metoden Print (). Print () -metoden er den forhåndsdefinerte metoden som vi bruker for å vise matrisen og meldingen.
Importer numpy som NPprint ("For å beregne determinanten for matrise: \ n")
Array = NP.Array ([[72, 43], [22, 68]])
Print ("The Square Matrix Is: \ n", Array)
Det = NP.Lining.Det (Array)
print ("\ n | array | =", det)
print ("\ nafter avrunding av svaret \ n | array | =", int (det)))
Etter å ha opprettet matrisen, kaller vi determinantfunksjonen. Først skriver vi “NP” som er aliaset til Numpy. Deretter er det "ling" som viser at det er en lineær algebra fordi lineær algebra tar for seg matrisen. Deretter bruker vi determinantfunksjonen som er det (). Som du ser, er det en prikk i funksjonsanrop som betyr at vi kombinerte Numpy Library, Linear Algebra og determinant. Deretter passerer vi parameteren "Array" i DET () -funksjonssamtalen.
Etter å ha ringt DET () -funksjonen, lagrer vi funksjonen i en annen ny matrise som er DET fordi når vi vil kalle denne funksjonen igjen, trenger vi ikke å skrive DET () -funksjonen igjen og igjen. Vi kaller ganske enkelt denne funksjonen gjennom det nye array -navnet. Deretter viser vi matrisen ved å kalle metoden Print () og passere "Det" -matrisen i Print () -metoden.
La oss se på utdataene fra denne illustrasjonen. Som du ser, har vi ønsket utgang, men vi får svaret i desimal. For å få utdataene i et heltall, bruker vi Int () -funksjonen og passerer array -navnet “Det” i den.
Her er det tørre kjøringen av det tidligere forklarte eksemplet:
Eksempel 2: Determinant for 3 × 3 -matrise
La oss gå videre til det andre eksemplet på det () -funksjonen. I dette eksemplet beregner vi determinanten for matrise 3 × 3. For å begynne å implementere koden vår, må vi først importere modulen Python, som er numpy som NP, som er aliaset til Numpy -pakken. Så kaller vi metoden Print () og passerer meldingen “For å beregne determinanten av 3 × 3 -matrise” i den. Denne meldingen er valgfri, vi har bare skrevet dette for å vise brukeren hva vi skal gjøre.
Deretter oppretter vi inngangsarray -matrisen som må ha samme antall rader og kolonner. Her har vi en 3 × 3 array -matrise. Etter å ha opprettet input array -matrisen, skriver vi ut array -matrisen ved å kalle metoden Print () og passere navnet på matrisematrisen i den. Etter å ha opprettet array -matrisen, kaller vi DET () -funksjonen. Metoden for å kalle DET () -funksjonen er først å skrive Numpy Alias NP og deretter skrive den lineære algebra “ling” og deretter DET () -funksjonen. Deretter kombinerer vi disse ved hjelp av sammenkobling ".”Og pass deretter parameteren“ Array ”inn i den.
Deretter lagrer vi hele det () -funksjonen i en annen matrise. Ved å gjøre dette, trenger vi ikke å skrive funksjonen igjen. Vi kaller bare det () -funksjonen gjennom array -navnet "Det". Og skriv deretter ut den nye matrisen via metoden Print (). På slutten av koden bruker vi Int () -metoden fordi vi får determinanten i desimaler. Derfor bruker vi Int () -metoden for å få svaret i heltall.
Importer numpy som NPPrint ("For å beregne determinanten for 3x3 Matrix: \ n")
Array = NP.Array ([[6, 5, 9], [7, 2, 1], [10, 5, 1]])
Print ("3x3 Matrix er: \ n", matrise)
Det = NP.Lining.Det (Array)
print ("\ n | matrix | =", det)
print ("\ nafter avrunding av svaret: \ n | matrix | =", int (det))
La oss se hva vi får fra den forrige kodelinjen. Her har vi ønsket utgang fra 3 × 3 -matrisen som er 132.00. Men vi vil ha svaret i heltall, så vi brukte Int () -metoden og får 132.
Konklusjon
I denne artikkelen lærte vi om determinanter og hvordan vi bruker determinanten i det python-numpy programmeringsspråket. Vi lærte også hvorfor vi “ling” med det () -funksjonen. Vi løste flere eksempler på det () -funksjonen som er 2 × 2 -matrisen og 3 × 3 -matrisen med en detaljert forklaring av hver kodeinje.