在python中 通过 np.linalg.matrix_rank(A) 得到A 的秩不是满秩,但是 通过np.linalg.det(A) 得到A的行列式不等于零
时间: 2024-04-09 08:33:53 浏览: 24
是的,你提到的方法也是计算矩阵秩和行列式的常用方法之一。在Python中,使用numpy库中的np.linalg.matrix_rank函数可以计算矩阵的秩,而np.linalg.det函数可以计算矩阵的行列式。
下面是一个示例代码,演示如何通过numpy计算矩阵的秩和行列式:
```python
import numpy as np
# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 计算矩阵的秩
rank = np.linalg.matrix_rank(A)
# 计算矩阵的行列式
det = np.linalg.det(A)
print("矩阵的秩为:", rank)
print("矩阵的行列式为:", det)
```
运行以上代码,将会输出矩阵A的秩和行列式。如果矩阵A的行列式不等于零,但秩小于矩阵的维度,则说明该矩阵不是满秩矩阵。
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np.linalg.matrix_rank
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argumentab = math.acos(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))
这是一个在 Python 中使用 NumPy 和 math 模块的代码行。假设 coor_a 和 coor_b 都是长度为 3 的 NumPy 数组,表示两个三维向量。
`np.dot(coor_a, coor_b)` 计算两向量点积(内积),即 $coor_a \cdot coor_b$。
`np.linalg.norm(coor_a)` 和 `np.linalg.norm(coor_b)` 分别计算两个向量的 Euclidean 范数,即 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} a_i^2}$ 和 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} b_i^2}$。
`(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))` 计算两向量的夹角余弦值。
`math.acos()` 计算夹角余弦值的反余弦值,即两向量夹角的弧度值。
因此,`argumentab` 的值就是向量 `coor_a` 和 `coor_b` 之间的夹角的弧度值。