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法律研究在 Python 中返回線性代數中矩陣或向量的範數
要在 Python Numpy 中返回線性代數中矩陣或向量的範數，請使用 LA.norm() 方法。第一個引數 x 是輸入陣列。如果 axis 為 None，則 x 必須是 1-D 或 2-D，除非 ord 為 None。如果 axis 和 ord 都為 None，則將返回 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。預設值為 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，則它指定儲存 2-D 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 1-D 時）或矩陣範數（當 x 為 2-D 時）。預設值為 None。
第四個引數 keepdims，如果設定為 True，則對齊進行歸一化的軸將在結果中保留為大小為一的維度。使用此選項，結果將針對原始 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, 3], [-1, 1, 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)
要在 Python Numpy 中返回線性代數中矩陣或向量的範數，請使用 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))輸出
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
更新於: 2022-02-24
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