python中怎么使用scipy.linalg模塊計算矩陣的行列式

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python的五大特點是什么

python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

作為python中可以計算高等數學庫scipy中，scipy.linalg用于計算線性代數，擴展了由numpy.linalg提供的線性代數例程和矩陣分解功能。如果想要計算方陣的行列式，可以使用scipy.linalg.det()方法，可以輕松的獲取方陣的行列式。

1、scipy.linalg.det()計算方陣的行列式格式

print('Det:',lg.det(arr)) #求矩陣arr的行列式

2、使用scipy.linalg.det()計算方陣的行列式實例

In [22]: from scipy import linalg
 
In [23]: arr = np.array([[1, 2],
   ....:                [3, 4]])
 
In [24]: linalg.det(arr)
Out[24]: -2.0
 
In [25]: linalg.det(np.ones((3,4)))
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-375ad1d49940> in <module>()
----> 1 linalg.det(np.ones((3,4)))
 
/usr/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.pyc in det(a, overwrite_a)
    398     a1 = np.asarray_chkfinite(a)
    399     if len(a1.shape) != 2 or a1.shape[0] != a1.shape[1]:
--> 400         raise ValueError('expected square matrix')
    401     overwrite_a = overwrite_a or _datacopied(a1, a)
    402     fdet, = get_flinalg_funcs(('det',), (a1,))
 
ValueError: expected square matrix
py.linalg.inv()

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