使用NumPy库中的np.linalg.matrix_rank函数计算2D NumPy数组的秩

使用NumPy库中的np.linalg.matrix_rank函数计算2D NumPy数组的秩

在线性代数中，矩阵的秩是一个重要的概念，它描述了矩阵所包含的线性独立的列或行的数量。在Python中，我们可以使用NumPy库的np.linalg.matrix_rank函数来计算一个二维NumPy数组的秩。

下面我将详细介绍如何使用np.linalg.matrix_rank函数，并提供相应的源代码示例。

首先，确保你已经安装了NumPy库。如果没有安装，你可以使用以下命令在Python环境中进行安装：

pip install numpy

一旦安装完成，你就可以在Python脚本或交互式环境中导入NumPy库：

import numpy as np

接下来，我们可以使用np.linalg.matrix_rank函数来计算一个二维NumPy数组的秩。该函数的语法如下：

np.linalg.matrix_rank(M,