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法律研究返回Python中线性代数矩阵的无穷范数
要返回线性代数中矩阵或向量的范数，请在Python Numpy中使用LA.norm()方法。第一个参数x是输入数组。如果axis为None，则x必须为1-D或2-D，除非ord为None。如果axis和ord都为None，则将返回x.ravel的2-范数。第二个参数ord是范数的阶数。inf表示numpy的inf对象。默认值为None。
第三个参数axis，如果为整数，则指定沿其计算向量范数的x轴。如果axis是2元组，则指定保存2-D矩阵的轴，并计算这些矩阵的矩阵范数。如果axis为None，则返回向量范数（当x为1-D时）或矩阵范数（当x为2-D时）。默认值为None。
第四个参数keepdims，如果设置为True，则对齐进行归一化的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将针对原始x正确广播。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np from numpy import linalg as LA
创建一个数组 -
arr = np.array([[ -4, -3, -2], [-1, 0, 1], [2, 3, 4] ])
显示数组 -
print("Our Array...\n",arr)检查维度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)获取形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)要返回线性代数中矩阵或向量的范数，请在Python Numpy中使用LA.norm()方法 -
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))示例
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2],
[-1, 0, 1],
[2, 3, 4] ])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To return the Norm of the matrix or vector in Linear Algebra, use the LA.norm() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))输出
Our Array... [[-4 -3 -2] [-1 0 1] [ 2 3 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3, 3) Result... 9.0
更新于: 2022年3月2日
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