帮我写一组能够把一个4阶行列式转化为他的最简行列式的Python语言

在Python中，我们可以使用numpy库来进行矩阵运算，包括计算行列式。要将一个4阶行列式转换为最简（也称为行最简或列最简）形式，通常意味着消元操作，使得矩阵中的某些元素变为0，直到无法进一步简化为止。这是一个简化过程，可能涉及到多次行（或列）交换和行（列）初等变换。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用numpy进行行列式计算以及基本的初等变换：

import numpy as np

# 定义一个4x4的矩阵
matrix = np.array([[a11, a12, a13, a14],
                   [a21, a22, a23, a24],
                   [a31, a32, a33, a34],
                   [a41, a42, a43, a44]])

# 计算原始行列式
det_original = np.linalg.det(matrix)

# 初始复制矩阵，因为我们将对原矩阵进行修改
simple_matrix = matrix.copy()

# 使用numpy的linalg模块的高斯-约旦消元法
def simplify_matrix(matrix):
    while True:
        # 检查是否有可交换的行
        for i in range(len(matrix)):
            if not any(matrix[i] != 0):
                break
        else:
            # 如果没有非零行，则矩阵已经是简单的了
            break
        
        # 找到第一个非零行
        row_min = min(range(len(matrix)), key=lambda j: sum(matrix[j]))
        
        # 交换当前行和最小非零行
        matrix[[i, row_min]] = matrix[[row_min, i]]
        
        # 对当前行进行消元
        for j in range(i + 1, len(matrix)):
            factor = matrix[j][i]
            matrix[j] -= factor * matrix[i]
            
simplify_matrix(simple_matrix)

# 计算简化后的行列式
det_simple = np.linalg.det(simple_matrix)

print("原始行列式:", det_original)
print("简化后的行列式:", det_simple)

请注意，这个过程可能会很复杂，特别是对于较大的矩阵。实际应用时，如果你的目标是在有限步内达到最简形式，你可能需要定义更复杂的算法，比如使用LU分解或其他的数值优化策略。