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行阶梯形矩阵是一种特殊的矩阵，其特点是每一行的非零元素都出现在前一行的非零元素的右侧。
而像则是指矩阵的列空间，即矩阵的列向量所张成的空间。本题则是要求出矩阵的列空间。
标准代码如下
def rref(A):# Convert to float for division operationsA = A.astype(np.float32)n, m = A.shapefor i in range(n):if A[i, i] == 0:nonzero_current_row = np.nonzero(A[i:, i])[0] + iif len(nonzero_current_row) == 0:continueA[[i, nonzero_current_row[0]]] = A[[nonzero_current_row[0], i]]A[i] = A[i] / A[i, i]for j in range(n):if i != j:A[j] -= A[i] * A[j, i]return Adef find_pivot_columns(A):n, m = A.shapepivot_columns = []for i in range(n):nonzero = np.nonzero(A[i, :])[0]if len(nonzero) != 0:pivot_columns.append(nonzero[0])return pivot_columnsdef matrix_image(A):# Find the RREF of the matrixArref = rref(A)# Find the pivot columnspivot_columns = find_pivot_columns(Arref)# Extract the pivot columns from the original matriximage_basis = A[:, pivot_columns]return image_basis
在本题中，使用了比较直接的求解行阶梯形矩阵的方法，然后求出矩阵的列空间。其实可以使用numpy库或scipy库中的线性代数模块来简化代码编写。不过返回的值不符合题目要求，因此具体实现交由读者自行探索。
