python生成随机矩阵并计算其行列式，不用库

在Python中，如果你想要生成一个随机矩阵并计算它的行列式，但又不想使用像NumPy这样的库，你可以手动创建二维列表来模拟矩阵，然后通过递归的方式来计算行列式的值。这里是一个简单的例子：

import random

def generate_matrix(size):
    return [[random.randint(0, 9) for _ in range(size)] for _ in range(size)]

def determinant(matrix, i=0, j=0):
    # 用于计算行和列交换后的行列式的负值
    sign = (-1) ** (i + j)

    # 特殊情况：当达到矩阵边界或只剩一行一列，返回对角线元素
    if i >= len(matrix) or j >= len(matrix[0]):
        return sign * matrix[i][j]

    # 递归计算当前元素所在位置的子矩阵行列式
    det = determinant(matrix, i+1, j) if j == 0 else determinant(matrix, i, j+1)
    
    # 返回当前元素与子矩阵行列式的乘积加上行交换的负值
    return sign * matrix[i][j] * det

# 生成一个3x3的随机矩阵
matrix = generate_matrix(3)
print("Random Matrix:")
for row in matrix:
    print(row)

# 计算并打印行列式
det = determinant(matrix)
print(f"Determinant of the matrix: {det}")