关于逆序数的概念大家自行百度，这里介绍一下逆序数的求法，我将课本上的方法截图在下面：

http://s14/mw690/006du1Yszy73gITs4I54d&690

下面我们将使用Python来求解逆序数，我用到的例子来自《线性代数.同济大学第五版》。

行列式是线性代数里最重要的概念之一，今天我们使用Python的numpy和sympy包计算几个三阶行列式。下面的计算过程用excel存放矩阵的数据，而用excel里面的datanitro插件来运行Python代码，所以你可能要熟悉一下datanitro这个插件

1. 熟悉了这个插件以后，我们看看我们要解决的这四个矩阵：这些练习题来自《线性代数，同济大学

 现在有个需要解决的问题：我找到了一份实习工作，于是想租一个房子，最好离工作近点，但是还没毕业，学校时不时有事，还不能离学校远了；而且有时候还要去女朋友那里，她希望我就住在她附近，于是，我怎么选择房子的地址？假定：公司、学校、女盆友的在地图上的坐标分别是：（1,1），（4,6），（9,2），求我的房子的坐标？

其实Python的numpy包有可以直接计算相关矩阵/协方差矩阵的方法，但是这篇文章是教大家如何理解他俩之间的关系的，所以我们给出协方差矩阵，求相关矩阵。利用公式：

p=((V**0.5)**-1)∑((V**0.5)**-1)

如何计算两个向量之间的夹角，向量夹角的公式是cosθ=向量a.向量b/|向量a|×|向量b| (注意是点乘)。现在我们可以使用Python.numpy来计算向量的夹角，下面是演示的过程：

1. 先打开Python的编辑器，输入以下代码：引入numpy模块并创建两个向量x和y
   

矩阵的秩，课本上是这么定义的：

定义2.1　在矩阵A中，任取k行与k列(k≤m,k≤n)，位于这些行列交叉处的k2个元素，不改变它们在矩阵中所处的位置次序而得的k阶行列式，称为矩阵A的k阶子式。

定义2.1　设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0，那末D称为矩阵A的最高阶非零子式，数r称为矩阵A的秩，记作

R(A)。

先搞懂协方差矩阵是什么东西：这篇文章有助于你的理解：

http://s12/mw690/006du1Yszy732oQNDfB1b&690

搞懂协方差以后，我们以一个通俗易懂的例子来说明怎样在python中求协方差矩阵，已经求它是为了干嘛。