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线性代数之矩阵秩的求法
K阶子式的定义
在m×n的矩阵A中，任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n)，位于这些行和列交叉处的 个元素，在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式。
不难发现矩阵A有个

个k阶子式。
比如有矩阵A

比如取第1行，第3行，第1列，第4列交叉上的元素组成的子式即为其一个2阶子式。即按照如下划线操作 ：

即其中的一个2阶子式是：
矩阵秩的定义
设在m×n的矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式全等于0，则D是该矩阵的最高阶非零子式。非零子式的最高阶数即叫做矩阵的秩 记作R(A) r是rank的缩写。不难发现矩阵的秩有如下特点：
R(A)大于等于0小于等于min{m,n}。
r(A) = m 取了所有的行，叫行满秩
r(A) = n 取了所有的列，叫列满秩
r(A) min{m,n}则叫做降秩
A是方阵，A满秩的充要条件是A是可逆的(转换为A的行列式不等于0，所以可逆)
r(A) = r的充要条件是有一个r阶子式不为0，所有r+1阶子式为0
矩阵A（m乘n阶）左乘m阶可逆矩阵P，右乘n阶可逆矩阵Q，或者左右乘可逆矩阵PAQ不改变其秩。
对矩阵实施(行、列）初等变换不改变矩阵的秩
阶梯形矩阵的秩 r(A)等于非零行的行数。
A的秩等于A转置的秩
任意矩阵乘可逆矩阵，秩不变
矩阵秩的求法
定义法
该方法是根据矩阵的秩的定义来求，如果找到k阶子式为0，而k-1阶不为0，那么k-1即该矩阵的秩。
#Sample1（示例一），求下列矩阵的秩：
A=
针对矩阵A，我们先找它的一个3阶子式看看是否为0，比如我们找的是
很显然该三阶子式等于-1≠0，所以该矩阵的秩是3。
因为当前矩阵没有4阶子式子，所以3是该矩阵的最高阶。
#Sample2（示例二）：已知矩阵A
，如果R(A)3,求a。
Step1：这种已知矩阵的秩求参数的题目需要借助秩的定义。因为当前矩阵A是3阶的，而R(A)又小于3，那么A的三阶子式(即A本身)为0。
Step2：可按照行(列)将第2、3行(列)都加到第1行(列)上去，然后提取公因子a+2,
Step3：再以第1行（列）为轴，消除其它行(列)进而得到
Step4：（a+2）
=0 所以a=-2或者a=1。
类似的,#Sample3（示例三）如果如下的矩阵A的秩R(A)等于3那么k等多少呢？
思路:该题的思路跟上例类似，不过这里解出的k（k=1或者k=-3）需要带回原矩阵里核验下，而k=1时R(A)=1和题目的条件冲突，所以k只能为-3。
阶梯型数非零行数
分两步:
第一步先将原矩阵化简成阶梯型矩阵
第二步数新矩阵的非零行行数，该函数即对应原矩阵的秩。
#Sample4（示例四）：示例，求如下矩阵A的秩
Step1：第1行的-2倍加到第2行上去、第1行的1倍加到第三行上去，于是得到
Step2：针对上述矩阵，将第2行加到第3行上去，于是得到
Step3：此时我们已经能输出非0行的函数即2，所以矩阵A的秩是2。
阶梯型画台阶
我们可以借助阶梯的图形化方式勾出台阶数，见下图示例#Sample5（示例五）：
注：1 画阶梯(台阶下的元素全为0)数台阶，台阶水平方向可跨多列，垂直(列)方向不能跨多行（即一次只能有1个台阶）。
2 该方法本质上属于阶梯型，只是操作时以图形化数台阶的方式。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：原文链接：
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是函数abs的返回值。
等价指的是两个矩阵的秩一样合同指的是两个矩阵的正定性一样，也就是说，两个矩阵对应的特征值符号一样相似是指两个矩阵特征值一样.相似必合同，合同必等价。
本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序媛们可以直接调用来实现正则匹配正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。
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同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。
比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
import numpy as np
A1 = np.random.random((4, 3))
A2 = np.random.random((3, 6))
A = np.dot(A1, A2)
首先如果有解，秩肯定小于等于100.如果想获得精确答案，人工计算太费劲了，最好借助计算机。比如把数据导入MATLAB，用rank函数直接查看矩阵的秩；或python中调用numpy.linalg.matrix_rank查看秩。
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