ค่าดีเทอร์มิแนนต์สามารถคำนวณได้ในเมทริกซ์หรืออาร์เรย์ที่มีมากกว่าหนึ่งมิติ
บางครั้งอาจจำเป็นต้องเข้าใจ marix/array มากขึ้น นี่คือจุดที่จำเป็นต้องมีการดำเนินการดีเทอร์มิแนนต์
SciPy มีฟังก์ชันชื่อ 'det' ซึ่งอยู่ในคลาส 'linalg' ซึ่งย่อมาจาก 'Linear Algebra'
ไวยากรณ์ของฟังก์ชัน 'det'
scipy.linalg.det(matrix)
"เมทริกซ์" คือพารามิเตอร์ที่ส่งผ่านไปยังฟังก์ชัน "det" เพื่อค้นหาค่าดีเทอร์มิแนนต์
ฟังก์ชันนี้สามารถเรียกได้โดยการส่งผ่านเมทริกซ์/อาร์เรย์เป็นอาร์กิวเมนต์
ในภาพด้านบน สมมติว่า 'a', 'b', 'c' และ 'd' เป็นค่าตัวเลขของเมทริกซ์ ดีเทอร์มีแนนต์คำนวณโดยการหาผลต่างระหว่างผลคูณของ 'a', 'd' และ 'b','c'
เรามาดูกันว่ามันสามารถทำได้อย่างไร
ตัวอย่าง
from scipy import linalg
import numpy as np
two_d_matrix = np.array([ [7, 9], [33, 8] ])
print("The determinant value of the matrix is :")
print(linalg.det(two_d_matrix )) ผลลัพธ์
The determinant value of the matrix is : -241.0
คำอธิบาย
- นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น
- เมทริกซ์ถูกกำหนดด้วยค่าบางอย่างในนั้น
- พารามิเตอร์จะถูกส่งไปยังฟังก์ชัน 'det' ที่คำนวณค่าดีเทอร์มีแนนต์ของเมทริกซ์
- เรียกฟังก์ชัน
- ผลลัพธ์นี้จะแสดงบนคอนโซล
