请写一串代码完成2~10阶行列式的计算

好的，下面是一个使用 NumPy 库实现 2~10 阶行列式计算的代码示例：

import numpy as np

def calculate_determinant(matrix):
    n = matrix.shape[0]
    if n == 2:
        return matrix[0, 0] * matrix[1, 1] - matrix[0, 1] * matrix[1, 0]
    else:
        determinant = 0
        for i in range(n):
            submatrix = np.delete(matrix, i, axis=0)
            submatrix = np.delete(submatrix, 0, axis=1)
            determinant += (-1)**i * matrix[i, 0] * calculate_determinant(submatrix)
        return determinant

# 使用方法
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
determinant = calculate_determinant(matrix)
print(determinant)  # 输出：0

在这个代码中，我们定义了一个函数 `calculate_determinant`，它接受一个二维 NumPy 数组作为参数，并返回这个矩阵的行列式的值。该函数使用递归的方法来计算行列式，在递归过程中使用了 Laplace 定理。

在上面的代码中，我们通过使用 NumPy 库中的 `delete` 函数创建了矩阵的代数余子式，然后使用递归调用来计算行列式的值。

请注意，上面的代码仅能够计算 2~10 阶行列式，如果要计算更大的行列式，可能需要使用其他方法，比如 QR 分解或者 LU 分解。