使用scipy.linalg实现线性代数运算： 给定方阵arr，计算其行列式； 给定方阵arr，计算方阵的逆； 给定方阵arr，计算奇异阵的逆；（若行列式为0，则该计算会引发报错） 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵，使用np.allclose()函数进行鉴定。

import numpy as np
from scipy.linalg import det, inv, pinv, svd

# 给定方阵arr，计算其行列式
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
d = det(arr)
print("行列式：", d)

# 给定方阵arr，计算方阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr_inv = inv(arr)
print("逆矩阵：", arr_inv)

# 给定方阵arr，计算奇异阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [2, 4]])
arr_pinv = pinv(arr)
print("奇异阵逆矩阵：", arr_pinv)

# 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, S, Vt = svd(arr)
S = np.diag(S)
arr_reconstruct = U.dot(S).dot(Vt)
print("还原矩阵：", arr_reconstruct)
print("是否相等：", np.allclose(arr, arr_reconstruct))