파이썬 numpy.linalg.det 함수 활용하기

Numpy Linalg Det 함수 소개:

Numpy의 `numpy.linalg.det` 함수는 주어진 정사각 행렬의 determinant(행렬식)을 계산하는 함수입니다. 행렬식은 선형 변환의 스케일링 요인을 나타내며, 행렬이 역행렬을 가지는지 여부를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 함수는 주어진 행렬의 determinant를 계산하여 반환합니다.

기본 사용법:

`numpy.linalg.det` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 정사각 행렬의 determinant 계산
matrix = np.array([[1, 2],
                   [3, 4]])
determinant = np.linalg.det(matrix)
print(determinant)

위 예시 코드에서 `np.linalg.det(matrix)`는 주어진 정사각 행렬의 determinant를 계산합니다.

예시 코드:

• 다른 크기의 행렬의 determinant 계산:

# 다른 크기의 행렬의 determinant 계산
matrix_2x2 = np.array([[1, 2],
                       [3, 4]])
matrix_3x3 = np.array([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]])
det_2x2 = np.linalg.det(matrix_2x2)
det_3x3 = np.linalg.det(matrix_3x3)
print("2x2 행렬의 determinant:", det_2x2)
print("3x3 행렬의 determinant:", det_3x3)

• 역행렬 존재 여부 판단:

# 역행렬 존재 여부 판단
matrix = np.array([[1, 2],
                   [2, 4]])
determinant = np.linalg.det(matrix)
if determinant != 0:
    print("행렬의 역행렬이 존재합니다.")
else:
    print("행렬의 역행렬이 존재하지 않습니다.")

결론:

`numpy.linalg.det` 함수는 주어진 정사각 행렬의 determinant를 계산하여 반환하는 유용한 함수입니다. 행렬의 determinant는 행렬이 역행렬을 가지는지 여부를 판단하는 데 중요하며, 선형 대수학적 작업에서 널리 활용됩니다. 예시 코드를 통해 `numpy.linalg.det` 함수의 활용법을 익혀보세요.