學過線性代數的同學都知道，在將矩陣進行初等變換化為最簡型時過程有多麼繁瑣。今天，給大家帶來乙個小專案——使用 python 化簡矩陣。
將要學習：使用特殊的科學計算庫——sympy，來化簡矩陣。
在數學中，矩陣是乙個按照長方陣列排列的複數或實數，最早來自於方程組的係數及常數所構成的方陣。
矩陣變換是線性代數中矩陣的一種運算形式。有如下三種形式：
(1) 交換矩陣的兩行；
(2) 以乙個非零數k乘矩陣的某一行所有元素；
(3) 把矩陣的某一行所有元素乘以乙個數k後加到另一行對應的元素。
類似地，把以上的「行」改為「列」便得到矩陣初等變換的定義，矩陣的初等行變換與初等列變換合稱為矩陣的初等變換。
利用初等行交換將矩陣化為行最簡形矩陣，行最簡形矩陣在求逆矩陣、求解矩陣方程、求解線性方程組、求矩陣與向量組的秩、求向量組的極大無關組、求矩陣的特徵值與特徵向量等方面具有關鍵作用。
# coding: utf-8
# !/usr/bin/python
"""@file : matrix.py
@author : jiaming
@modify time: 2020/5/17 12:31
@contact :
@desciption : none
"""import numpy as np
from sympy import matrix
matrix =[[
1,2,
1,0]
,[2,
1,-2
,0],
[1,-
1,-4
,3]]
rref = matrix(np.array(matrix)
).rref()[
0].tolist(
)print
(rref)
# [[1, 0, 0, -5], [0, 1, 0, 4], [0, 0, 1, -3]]
以上就是通過初等行變換進行矩陣化簡的全部內容了，目前還只是初步版本，以後我們可以加入更多功能，比如求解矩陣秩、極大線性無關組等小拓展，使之成為體系，還有就是公升級使用者互動，使使用者能夠直接輸入矩陣，而不是修改源**，最終我們還要打包它，讓沒有 python 環境的裝置也能夠使用。
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1 獲取陣列中的最大值 思想 現有乙個長度為5的陣列array，假定array中的第一號元素就是整個陣列中最大的元素，設計乙個迴圈，輸出後續的陣列元素，如果第二號元素大於第一號元素，那麼就用第二號元素將第一號元素替換掉，現在第二號元素就是最大的那個，然後繼續，第三號元素與第二號元素相比較，如果比得的...