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法學Python線性代數中計算向量沿指定軸的範數
在Python NumPy中，使用LA.norm()方法可以返回線性代數中矩陣或向量的範數。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，則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是一維時）或矩陣範數（當x是二維時）。預設為None。
第四個引數keepdims，如果設定為True，則對準其進行歸一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([[ -4, -3, -2], [-1, 0, 1], [2, 3, 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)在Python NumPy中，使用LA.norm()方法可以返回線性代數中矩陣或向量的範數：
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))示例
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2],
[-1, 0, 1],
[2, 3, 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, np.inf))輸出
Our Array... [[-4 -3 -2] [-1 0 1] [ 2 3 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3, 3) Result... 9.0
更新於：2022年3月2日
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