np.linalg.det() से Determinant
Determinant एक single number है जो बताता है कि एक square matrix invert हो सकता है या नहीं और यह area को कैसे scale करता है।
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Syntax
det = np.linalg.det(matrix)np.linalg.det()
np.linalg.det एक square matrix का determinant compute करता है। Zero का determinant मतलब matrix singular है और इसका कोई inverse नहीं। Floating-point results tiny rounding errors दिखा सकते हैं, इसलिए print करते वक्त round करें।
Note:
एक 2x2 matrix [[a, b], [c, d]] के लिए determinant a*d - b*c है।
उदाहरण: np.linalg.det()
import numpy as np
A = np.array([[4, 3], [6, 3]])
print(np.linalg.det(A).round(2))
S = np.array([[1, 2], [2, 4]])
print(np.linalg.det(S).round(2))
# Output:
# -6.0
# 0.0Related Topics
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out if untranslated), so this renders correctly for both languages
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आम गलतियां
- एक non-square matrix पर det call करना
- floats के साथ det == 0 exactly compare करना
- determinant को trace से confuse करना
चैप्टर सारांश
- det square matrices पर काम करता है
- Zero determinant मतलब singular
- Float results round करें
- 2x2 formula ad - bc है
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