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法律研究在 Python 中返回线性代数中矩阵或向量的范数
要在 Python Numpy 中返回线性代数中矩阵或向量的范数，请使用 LA.norm() 方法。第一个参数 x 是输入数组。如果 axis 为 None，则 x 必须是 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 是一个 2 元组，则它指定保存 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在结果中保留为大小为一的维度。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([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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)
要在 Python Numpy 中返回线性代数中矩阵或向量的范数，请使用 LA.norm() 方法 -
print("\nResult...\n",LA.norm(arr))示例
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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))输出
Our Array... [[ 1 2 3] [-1 1 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 3) Result... 5.656854249492381
更新于: 2022-02-24
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