数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法学研究返回线性代数中矩阵或向量的范数，并设置Python中的阶数
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，除非ord为None，否则x必须是一维或二维的。如果axis和ord都为None，则返回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是一个2元组，它指定保存二维矩阵的轴，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为一维时）或矩阵范数（当x为二维时）。默认为None。
第四个参数keepdims，如果设置为True，则被规范化的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与原始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([[ 1, 2, 4], [-1, 2, 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, ord=1, axis=1))示例
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ 1, 2, 4], [-1, 2, 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, ord=1, axis=1))输出
Our Array... [[ 1 2 4] [-1 2 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 3) Result... [7. 7.]
更新于：2022年3月9日
192 次浏览
广告