我可以使用 Numpy 获得矩阵行列式吗？答案

【问题标题】：Can I get the matrix determinant using Numpy?我可以使用 Numpy 获得矩阵行列式吗？
【发布时间】：2010-10-02 12:39:18
【问题描述】：

我在 Numpy 的手册中看到有函数 det(M) 可以计算行列式。但是，我在 Numpy 中找不到 det() 方法。

顺便说一下，我使用的是 Python 2.5。 Numpy 应该没有兼容性问题。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用numpy.linalg.det 来计算数组的行列式：

In [1]: import numpy

In [2]: M = [[1, 2], [3, 4]]

In [3]: print numpy.linalg.det(M)
Out[3]: -2.0000000000000004

【讨论】：

【解决方案2】：

对于大型数组，使用numpy.linalg.det 时可能会出现下溢/溢出，或者您可能会得到inf 或-inf 作为答案。

在许多情况下，您可以使用numpy.linalg.slogdet (see documentation)：

sign, logdet = np.linalg.slogdet(M)

其中sign 是符号，logdet 是行列式的对数。您可以简单地通过以下方式计算行列式：

det = np.exp(logdet)

对于稀疏矩阵（二维数组），我强烈推荐another approach based on LU decomposition。

【讨论】：