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法学返回Python线性代数中沿轴0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，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，如果是一个整数，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是一维时）或矩阵范数（当x是二维时）。默认为None。
第四个参数keepdims，如果设置为True，则对它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，结果将与原始x正确广播。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial 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, axis = 0))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, axis = 0))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... [1.41421356 2.23606798 5. ]
更新于：2022年3月9日
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