python如何统计,python的统计函数
我觉得这个教程不是按照传统思维写的。毕竟，实践是最好的学习方法。在这里学习了基本的数据类型后，我跳到Python来计算一个方阵的行列式。题目中提到的自大菱形矩阵是数学中的经典例子之一，但是这个程序也可以计算一般的方阵。
数学知识会自动跳过，不懂请维基。比如冷傲的钻石矩阵是什么？如何用行列展开法计算矩阵的行列式？
骄傲的钻石矩阵的产生
这里，我们给出了一种生成菱形行列式的方法，其中使用了链表(二维数组)的数据结构。
dim=3
#生成给定维度的虚拟矩阵
m=[(j 1)* * I for I in range(dim)]for j in range(dim)]
看到了吗？这不是很简单吗？实际上，这里I是列标签，J是行标签。range(3)生成list:[0，1，2]，每个[]使用一个for循环生成对应的(I，j)元素。
[图像上传失败.(图片-a379b 5-1510020402646)I)
因此，上面生成的矩阵是：
[图像上传失败.(图片-b796f5-1510020402646)]
矩阵维数，子矩阵，行列式
对于完整的源代码，为了按行或列计算行列式，我们需要：
SubM函数，输入一个矩阵，以及行列的位置，返回去掉行列的子矩阵。
DetM函数，计算行列式。
其中第一个if使用dimM这种矩阵维数检测功能来判断是否是方阵。然后使用if进行递归调用。中间有几条注释，都是我在写的过程中保留的，方便调试。同样，我也使用了一个sys.exit()来忽略它后面的所有代码。
校准_检测. py
# -*-编码：utf-8 -*-
导入系统
dim=3
#生成给定维度的虚拟矩阵
m=[(j 1)* * I for I in range(dim)]for j in range(dim)]
def printM(M):
对于M中的行：
对于行中的列：
print(col，end= )
打印( \n )
def dimM(M):
dim=[1，len(M[0])，len(M[0])]
对于范围内的I(len(M)):
dim[0]=len(M)
dim[1]=min(dim[1]，len(M[i]))
dim[2]=max(dim[2]，len(M[i]))
if dim[1]==dim[2]:
返回dim[0:2]
否则：
返回dim
def subM(M，row，col):
#通过移除(row，col)返回M的子矩阵
sM=[rM.copy() for rM in M]
del sM[row]
对于sM中的rM:
del rM[col]
返回[elm for elm in sM if elm！=[] ]
def detM( M):
如果dimM(M)[0]！=dimM(M)[1]或len(dimM(M))！=2:
返回‘请给出一个方阵！’
如果len(M)==1:
返回M[0][0]
否则：
expandM=0
对于范围内的I(len(M)):
# print(矩阵是：\n )
# printM(M)
# print((row，col)=，(i 1，1)， \n的子矩阵，(i 1，1)，:\ n )
# printM(subM(M，I，0))
expandM=(-1)* *(I)* M[I][0]* detM(subM(M，I，0))
返回扩展dM
#打印(内存(M))
#print(subM(M，1，1))
printM(M)
打印(上述矩阵的确定为：)
print(detM(M))
print(错误检测的测试(必须是方阵):)
打印(detM([[1]，[1，2]]))
sys.exit()
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