这篇文章主要讲解了基于python检查矩阵计算结果的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

鉴于最近复习线性代数计算量较大，且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案，故用Python写出矩阵的简单计算程序，便于检查出错的步骤。

1、行列式

可自行更改阶数

from numpy import *# 求行列式 ,建议：取小数点前整数A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]])B = linalg.det(A)print(B)# 48.000000000000014 正确答案：48

2、矩阵相乘

注意要内标相同

from numpy import *# 求矩阵相乘A = array([[1, -1, 1], [1, 1, 0], [-1, 0, 1]])B = array([[3, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]])# N=ABN = dot(A, B)# N=BA，则 N = dot(B, A)print(N)# 正确答案：# [ 3 0 0]# [ 3 0 0]# [-3 0 0]

3、逆矩阵

自行判断|A|≠0，这里 A∗ = A−1 · |A|

from numpy import *# 求逆矩阵 ,建议：取小数点后一位化为分数A = mat([[1, -1, 1], [1, 1, 0], [-1, 0, 1]])B = A.Iprint(B)# [ 0.33333333 0.33333333 -0.33333333]# [-0.33333333 0.66666667 0.33333333]# [ 0.33333333 0.33333333 0.66666667]# 0.333≈ 1/3 ，0.667≈ 2/3

看完上述内容，是不是对基于python检查矩阵计算结果的方法有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。