[Numpy] 행렬 랭크 구하기

 

import numpy as np

# Example matrix
matrix = np.array([[1, 2, 3], 
                   [4, 5, 6], 
                   [7, 8, 9]])

# Calculate the rank of the matrix
rank = np.linalg.matrix_rank(matrix)

print("Rank of the matrix:", rank) # Rank of the matrix is 2

In linear algebra, the rank of a matrix A is the dimension of the vector space generated (or spanned) by the columns. This corresponds to the maximal number of linearly independent columns of A. This, in turn, is identical to the dimension of the space spanned by its rows. 

행렬의 열 중에서 선형 독립인 최대 갯수를 Rank라고 하고, 공간의 차원이라고도 한다. 

차원은 벡터 공간에서 Basis의 갯수를 결정하게 되므로 이것이 행렬의 행으로 봐도 될 것 이다. 

선행 대수에서 중요한 사실은 행과 열의 Rank는 항상 동일하다는 점이다.