Python | sympy rank() 方法

介绍

在Sympy中，rank()方法用于计算矩阵的秩。秩是指矩阵中线性独立的行或列的最大数量。该方法可以用于解决线性代数中的许多问题，如线性方程组的解的数量、矩阵的正则性等。

语法

sympy.rank(matrix, hermitian=False)

• matrix: 要计算秩的矩阵。
• hermitian (可选): 定义矩阵是否为共轭转置矩阵，默认为False。

返回值

rank()方法返回一个整数，表示矩阵的秩。

示例

下面是使用Sympy的rank()方法的几个示例：

from sympy import Matrix, symbols

# 创建矩阵
A = Matrix([[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]])

# 计算矩阵的秩
rank_A = A.rank()
print("矩阵A的秩:", rank_A)

# 创建一个具有变量的矩阵
x, y, z = symbols('x y z')
B = Matrix([[1, 2, 3, x],
            [4, 5, 6, y],
            [7, 8, 9, z]])

# 计算带有变量的矩阵的秩
rank_B = B.rank()
print("矩阵B的秩:", rank_B)

输出：

矩阵A的秩: 2
矩阵B的秩: 3

注意事项

• 如果矩阵的秩等于矩阵的行数或列数，则矩阵被称为满秩矩阵。
• rank()方法还可以用于计算向量空间中的一组向量的秩。

以上就是使用Sympy中的rank()方法的介绍，希望对您有所帮助！