用python线性代数如何判断线性相关

在Python中，可以使用NumPy库来进行线性代数的计算和判断线性相关。判断向量是否线性相关，可以通过计算向量的秩来实现。

示例代码如下：

import numpy as np

# 定义向量
v1 = np.array([1, 2, 3])
v2 = np.array([4, 5, 6])
v3 = np.array([7, 8, 9])

# 构造矩阵
A = np.vstack((v1, v2, v3))

# 计算矩阵的秩
rank_A = np.linalg.matrix_rank(A)

if rank_A < A.shape[0]:
    print('向量线性相关')
else:
    print('向量线性无关')

在这个例子中，我们定义了三个向量v1、v2、v3，并用它们构造了一个矩阵A。然后，我们使用`np.linalg.matrix_rank()`函数来计算矩阵的秩，如果矩阵的秩小于行数，则说明向量线性相关；否则，向量线性无关。