資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化學
生物
數學
英文
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究利用 Python 中的奇異值分解法返回秩虧矩陣的秩
要使用奇異值分解法返回陣列的矩陣秩，請在 Python 中使用 numpy.linalg.matrix_rank() 方法。陣列的秩是陣列中大於 tol 的奇異值數量。第一個引數 A 是輸入向量或矩陣堆疊。
第二個引數 tol 是奇異值被認為是零的閾值。如果 tol 為 None，並且 S 是 M 的奇異值陣列，而 eps 是 S 的資料型別的 epsilon 值，則將 tol 設定為 S.max() * max(M, N) * eps。第三個引數 hermitian，如果為 True，則假定 A 是 Hermitian 的，從而能使用一個更高效的方法來查詢奇異值。預設為 False。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np from numpy.linalg import matrix_rank
建立一個數組 -
arr = np.eye(5)
顯示陣列 -
print("Our Array...\n",arr)檢查維度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)獲取形狀 -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)要使用奇異值分解法返回陣列的矩陣秩，請使用 numpy.linalg.matrix_rank() 方法 -
print("\nRank...\n",matrix_rank(arr))
arr[-1,-1] = 0.
print("\nUpdated Rank (Rank-Deficit Matrix)...\n",matrix_rank(arr))示例
import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank
# Create an array
arr = np.eye(5)
# 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 matrix rank of array using Singular Value Decomposition method, use the numpy.linalg.matrix_rank() method in Python
print("\nRank...\n",matrix_rank(arr))
arr[-1,-1] = 0.
print("\nUpdated Rank (Rank-Deficit Matrix)...\n",matrix_rank(arr))輸出
Our Array... [[1. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 0. 1.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (5, 5) Rank... 5 Updated Rank (Rank-Deficit Matrix)... 4
更新於： 2022-02-25
156 瀏覽
廣告