배열 행렬식의 부호와 자연 로그를 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.slogdet() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 s는 입력 배열이며 square2-D 배열이어야 합니다.
이 메서드는 부호가 있는 행렬식의 부호를 나타내는 숫자를 반환합니다. 실수 행렬의 경우 1, 0 또는 -1입니다. 복소수 행렬의 경우 이것은 절대값이 1 또는 0인 복소수입니다. logdet을 사용하는 이 메서드는 행렬식의 절대값에 대한 자연 로그를 반환합니다. 행렬식이 0이면 부호는 0이 되고 logdet는 -Inf가 됩니다. 모든 경우에 행렬식은 기호 * np.exp(logdet)와 같습니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np
배열 생성 -
arr = np.array([[ 1, 2], [ 3, 4]])
배열 표시 -
print("Our Array...\n",arr)
치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
모양 가져오기 -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
선형 대수학에서 배열의 행렬식 -
print("\nDeterminant...\n",np.linalg.det(arr))
배열 행렬식의 부호와 자연 로그를 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.slogdet() 메서드를 사용합니다. 행렬식이 0이면 sign은 0이 되고 logdet는 -Inf가 됩니다. 모든 경우에 행렬식은 sign * np.exp(logdet) −
와 같습니다.(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr) print("\nResult....\n",(sign, logdet))
예시
import numpy as np # Create an array arr = np.array([[ 1, 2], [ 3, 4]]) # Display the array print("Our Array...\n",arr) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) # Get the Shape print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape) # The determinant of an array in linear algebra print("\nDeterminant...\n",np.linalg.det(arr)) # To Compute the sign and natural logarithm of the determinant of an array, use the numpy.linalg.slogdet() method in Python (sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr) print("\nResult....\n",(sign, logdet))
출력
Our Array... [[1 2] [3 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Determinant... -2.0000000000000004 Result.... (-1.0, 0.6931471805599455)