详解，python求矩阵的秩，你肯定能看懂
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2023-04-02
20:33:11
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在 Python 中，可以使用 NumPy 库求矩阵的秩。
NumPy 库提供了 numpy.linalg.matrix_rank() 函数，该函数可以计
算矩阵的秩。
求矩阵的秩知识点目录
Python Numpy 库求矩阵的秩
SVD 分解求矩阵的秩
QR 分解求矩阵的秩
原生 Python 求矩阵的秩
总结
矩阵的秩 是矩阵中独立行（列）的数量，它是一个数学概念，用于评
估矩阵的线性相关性。
秩可以用于确定矩阵是否可逆，以及矩阵的解的存在性和唯一性。
Python Numpy 库求矩阵的秩
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
rank = np.linalg.matrix_rank(matrix)
print("Rank of the matrix:", rank)
代码运行结果如下：
Rank of the matrix: 2
1
如果使用的是非方阵（即具有不同行数和列数的矩阵），则必须将其转
换为二维数组才能使用 numpy.linalg.matrix_rank() 函数。
SVD 分解求矩阵的秩
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