def UtiFml(A): global c D = np.linalg.det(A) c += 1530 tComat = np.zeros((10, 10)) for i in range(10): for j in range(10): up = np.hstack((A[:i,:j], A[:i,j+1:])) lo = np.hstack((A[i+1:,:j], A[i+1:,j+1:])) N = np.vstack((up, lo)) tComat[j,i] = ((-1)**(i+j)) * np.linalg.det(N) c += 1530 invA = 1/D * tComat c += 2 return invA,c 我现在想要随机生成10000个10x10大小的方阵,然后让他们一一调试这段代码,然后得到10000个c的值,我想要求这10000个c的平均值,请问要怎么增加一点代码
时间: 2024-03-03 21:52:05 浏览: 23
你可以在代码的最后加上以下代码来实现你的需求:
```
c_list = []
for i in range(10000):
A = np.random.rand(10,10)
invA, c = UtiFml(A)
c_list.append(c)
mean_c = sum(c_list) / len(c_list)
print("Mean c value:", mean_c)
```
这段代码会生成10000个随机的10x10的方阵,然后调用UtiFml函数,得到c值,并将c值添加到一个列表中。最后,计算这10000个c值的平均值并输出。
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def UtiFml(A): D=np.linalg.det(A) up=np.hstack((A[:i,:j],A[:i,j+1:])) lo=np.hstack((A[i+1:,:j],A[i+1:,j+1:])) N=np.vstack((up,lo)) Comat=np.zeros((10,10)) tComat=np.zeros((10,10)) for i in range(10): for j in range(10): Comat[i,j]=((-1)**(i+j))*np.linalg.det(N) for i in range(10): for j in range(10): tComat[i,j]=Comat[j,i] return(1/D*(tComat))修改一下这段代码
这段代码存在一些问题,例如在定义函数时未指定变量i和j的值,N的大小也没有被明确指定。此外,这段代码使用了np.linalg.det函数,该函数可能会遇到矩阵奇异性问题,导致计算错误。下面是修改后的代码,已添加注释以便理解:
```
import numpy as np
def UtiFml(A):
n = A.shape[0] # 获取矩阵A的大小
D = np.linalg.det(A) # 计算矩阵A的行列式
if D == 0: # 判断行列式是否为0,若为0则矩阵不可逆
return "Error: Matrix is singular, cannot be inverted."
tComat = np.zeros((n, n)) # 定义伴随矩阵的转置矩阵
for i in range(n):
for j in range(n):
# 求余子式矩阵
up = np.hstack((A[:i,:j], A[:i,j+1:]))
lo = np.hstack((A[i+1:,:j], A[i+1:,j+1:]))
N = np.vstack((up, lo))
# 计算伴随矩阵的转置矩阵
tComat[j,i] = ((-1)**(i+j)) * np.linalg.det(N)
# 计算矩阵A的逆矩阵
invA = 1/D * tComat
return invA
```
修改后的代码会首先计算矩阵A的行列式,如果行列式为0,则会返回一个错误信息。如果行列式不为0,则会计算矩阵A的伴随矩阵的转置矩阵,最后通过行列式和伴随矩阵的转置矩阵计算矩阵A的逆矩阵。
import cProfile import pstats def UtiFml(A): D = np.linalg.det(A) def Min(A,i,j): up = np.hstack((A[:i,:j],A[:i,j+1:])) lo = np.hstack((A[i+1:,:j],A[i+1:,j+1:])) N = np.vstack((up,lo)) return((-1)**(i+j))*np.linalg.det(N) def tComatrice(A): Comat = np.zeros((10,10)) tComat = np.zeros((10,10)) for i in range(10): for j in range(10): Comat[i,j] = Min(A,i,j) for i in range(10): for j in range(10): tComat[i,j] = Comat[j,i] return tComat tComatrice = tComatrice(A) return(1/D*(tComatrice)) pr = cProfile.Profile() pr.enable() UtiFml(M) pr.disable() # 输出函数调用次数和所花时间 pr.print_stats()这段函数输出的调用次数我想要保存起来,怎么加一段代码
你可以使用 `pstats.Stats` 模块来统计和分析 `cProfile` 输出的结果,并将其保存到文件中。以下是示例代码:
```python
import cProfile
import pstats
def UtiFml(A):
D = np.linalg.det(A)
def Min(A,i,j):
up = np.hstack((A[:i,:j],A[:i,j+1:]))
lo = np.hstack((A[i+1:,:j],A[i+1:,j+1:]))
N = np.vstack((up,lo))
return((-1)**(i+j))*np.linalg.det(N)
def tComatrice(A):
Comat = np.zeros((10,10))
tComat = np.zeros((10,10))
for i in range(10):
for j in range(10):
Comat[i,j] = Min(A,i,j)
for i in range(10):
for j in range(10):
tComat[i,j] = Comat[j,i]
return tComat
tComatrice = tComatrice(A)
return(1/D*(tComatrice))
# 使用 cProfile 进行性能分析
pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
UtiFml(M)
pr.disable()
# 对 profile 数据进行统计和分析
stats = pstats.Stats(pr)
stats.strip_dirs()
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats()
# 将统计结果保存到文件中
with open('stats.txt', 'w') as f:
stats = pstats.Stats(pr, stream=f)
stats.strip_dirs()
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats()
```
这样,你就可以将函数调用次数和所花时间保存到 `stats.txt` 文件中了。