計算逆序數，運用O(N^2)的算法計算

# 逆序數計算

def reversePairs(nums):

"""

計算數組的逆序數，輸入數組，返回逆序數

"""

res, n= 0, len(nums)

for i in range(1,n):

for j in range(0,i):

if nums[j]>nums[i]:

res +=1

return res

nums = [4,6,1,5,2,3]

res = reversePairs(nums)

print(res)

任意數字行列式的計算

# 數字行列式計算

def determinant(matrix):

"""

計算numpy矩陣的行列式，輸入numpy矩陣，返回行列式的值

"""

return np.linalg.det(matrix)

A = np.array([(3,-1,0,7),(1,0,1,5),(2,3,-3,1),(0,0,1,-2)],dtype=np.int32)

res = determinant(A)

print(res)

字母行列式，使用sympy符號計算功能

# 符號行列式的計算

a = sym.symbols('a')

b = sym.symbols('b')

c = sym.symbols('c')

d = sym.symbols('d')

A = sym.Matrix(

[[a,1,0,0],[-1,b,1,0],[0,-1,c,1],[0,0,-1,d]]

)

A

sym.det(A)

計算矩陣的秩，內部使用SVD分解算法

# 計算數字矩陣的秩

def rank(matrix):

"""

計算numpy矩陣的秩，輸入numpy矩陣，返回矩陣的秩

"""

return np.linalg.matrix_rank(matrix)

A = np.array([(2,-1,2),(4,0,2),(0,-3,3)],dtype=np.int32)

res = rank(A)

print(res)

計算矩陣的逆矩陣

# 計算矩陣的逆矩陣

def inverse(matrix):

"""

計算numpy矩陣的逆，輸入numpy矩陣，返回矩陣的逆矩陣

"""

return np.linalg.inv(matrix)

A = np.array([(0,0,0,2),(1,2,0,0),(3,4,0,0),(0,0,5,0)],dtype=np.int32)

res = inverse(A)

print(res)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python求矩阵的秩_Python 实现线性代数计算器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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