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法學研究返回線性代數中矩陣或向量的範數，並設定Python中的階數
要返回線性代數中矩陣或向量的範數，請在Python NumPy中使用LA.norm()方法。第一個引數x是輸入陣列。如果axis為None，除非ord為None，否則x必須是一維或二維的。如果axis和ord都為None，則返回x.ravel的2-範數。
第二個引數ord是範數的階數。inf表示NumPy的inf物件。預設為None。第三個引數axis，如果為整數，則指定沿其計算向量範數的x軸。如果axis是一個2元組，它指定儲存二維矩陣的軸，並計算這些矩陣的矩陣範數。如果axis為None，則返回向量範數（當x為一維時）或矩陣範數（當x為二維時）。預設為None。
第四個引數keepdims，如果設定為True，則被規範化的軸將作為大小為一的維度保留在結果中。使用此選項，結果將與原始x正確廣播。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np from numpy import linalg as LA
建立一個數組：
arr = np.array([[ 1, 2, 4], [-1, 2, 4]])
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)要返回線性代數中矩陣或向量的範數，請在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))輸出
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.]
更新於：2022年3月9日
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