这篇文章将为大家详细讲解有关python中怎么使用scipy.linalg模块计算矩阵的行列式，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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python的五大特点是什么

python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

作为python中可以计算高等数学库scipy中，scipy.linalg用于计算线性代数，扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。如果想要计算方阵的行列式，可以使用scipy.linalg.det()方法，可以轻松的获取方阵的行列式。

1、scipy.linalg.det()计算方阵的行列式格式

print('Det:',lg.det(arr)) #求矩阵arr的行列式

2、使用scipy.linalg.det()计算方阵的行列式实例

In [22]: from scipy import linalg
 
In [23]: arr = np.array([[1, 2],
   ....:                [3, 4]])
 
In [24]: linalg.det(arr)
Out[24]: -2.0
 
In [25]: linalg.det(np.ones((3,4)))
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 linalg.det(np.ones((3,4)))
 
/usr/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/basic.pyc in det(a, overwrite_a)
    398     a1 = np.asarray_chkfinite(a)
    399     if len(a1.shape) != 2 or a1.shape[0] != a1.shape[1]:
--> 400         raise ValueError('expected square matrix')
    401     overwrite_a = overwrite_a or _datacopied(a1, a)
    402     fdet, = get_flinalg_funcs(('det',), (a1,))
 
ValueError: expected square matrix
py.linalg.inv()

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