本文介绍了如何使用numpy库的np.linalg.matrix_rank函数计算2D numpy数组的秩，阐述了秩的概念及其在数据分析和数学计算中的作用，并通过示例展示了如何处理奇异矩阵。
使用np.linalg.matrix_rank函数计算2D numpy数组的秩
在numpy中，我们可以使用np.linalg.matrix_rank函数来计算一个二维numpy数组的秩。numpy数组的秩是指矩阵中非零行的数量。 秩越高表示矩阵中包含的信息越多，而秩为0的矩阵则被称为奇异矩阵。
下面是一个简单的示例程序：
import numpy as np
# 创建一个具有5个非零行的3x3矩阵
A = np.array([[1, 2, 3
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