Функция Numpy linalg slogdet() в Python и примеры

Если в большинстве списков слишком маленький индекс, вызывающая функция det() может переполниться или потерять значение. Этот процесс( slogdet() ) гораздо более надежен для подобных проблем, потому что он включает в себя логарифм быстрого доступа, а не сам ярлык.

Содержание

Что такое функция np.linalg.slogdet() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Примеры программирования

Что такое функция np.linalg.slogdet() в Python?

Функция Numpy linalg slogdet() используется в Python для вычисления знака и (натурального) логарифма в определителе массива.

Синтаксис

numpy.linalg.slogdet(array)

1	numpy.linalg.slogdet(array)

Параметры

Функция slogdet() принимает один параметр:

array. Это двумерный массив, и он должен быть квадратным.

Возвращаемое значение

Функция slogdet() возвращает два значения:

sign:

Число представляет знак определителя. Для реальной матрицы это 1, 0 или -1. Для сложной матрицы это комплексное число с абсолютным значением 1 (т. е. оно находится на единичной окружности) или 0.

logdet:

Это натуральный логарифм абсолютного значения определителя. Если определитель равен нулю, то `sign` будет равен 0, а `logdet` будет —Inf. Во всех случаях определитель равен «sign * np.exp(logdet)».

Примеры программирования

Программа для вычисления определителя одного двумерного массива.

# Program to calculate determinant of one 2D array
import numpy as np

# creating a 2D array
arr = np.array([[3, 4, 5], [7, 8, 6], [10, 11, 2]])

# printing the array
print(arr)

# calculating the slogdet(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values
print("Sign is : ", sign)
print("Logdet is :", logdet)

# Program to calculate determinant of one 2D array

import numpy as np

# creating a 2D array

arr = np.array([[3, 4, 5], [7, 8, 6], [10, 11, 2]])

# printing the array

print(arr)

# calculating the slogdet(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values

print("Sign is : ", sign)

print("Logdet is :", logdet)

Вывод:

[[ 3  4  5]
 [ 7  8  6]
 [10 11  2]]
Sign is :  1.0
Logdet is : 2.944438979166441

[[ 3 4 5]

[ 7 8 6]

[10 11 2]]

Sign is : 1.0

Logdet is : 2.944438979166441

Объяснение.

В этой программе мы создали квадратную матрицу размером 3×3, а затем распечатали ее. Затем мы вызвали slogdet(), чтобы получить знак и logdet массива. Мы видим, что мы получили знак 1.

Программа для вычисления логарифмических определителей для стека матриц.

См. следующий код.

# Computing log-determinants for a stack of matrices
import numpy as np

# creating the stack matrices
arr = np.array([[[2, 1], [3, 4]], [[3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]])
# printing the values
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is: ", arr.shape)

# Calculating the slogdet(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values
print("Sign is : ", sign)
print("Logdet is :", logdet)

# Computing log-determinants for a stack of matrices

import numpy as np

# creating the stack matrices

arr = np.array([[[2, 1], [3, 4]], [[3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]])

# printing the values

print("The array is:\n", arr)

print("Shape of the array is: ", arr.shape)

# Calculating the slogdet(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values

print("Sign is : ", sign)

print("Logdet is :", logdet)

Вывод:

The array is:
 [[[ 2  1]
  [ 3  4]]

 [[ 3  4]
  [ 5  6]]

 [[ 7  8]
  [ 9 10]]]
Shape of the array is: (3, 2, 2)
Sign is :  [ 1. -1. -1.]
Logdet is : [1.60943791 0.69314718 0.69314718]

The array is:

[[[ 2 1]

[ 3 4]]

[[ 3 4]

[ 5 6]]

[[ 7 8]

[ 9 10]]]

Shape of the array is: (3, 2, 2)

Sign is : [ 1. -1. -1.]

Logdet is : [1.60943791 0.69314718 0.69314718]

Объяснение.

В этой программе мы создали квадратную матрицу размером 3×2, а затем распечатали ее. Затем мы вызвали функцию slogdet(), чтобы получить знак и logdet массива. Мы видим, что получили знак [ 1. -1. -1].