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法學Python線性代數中矩陣的核範數計算
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`，則`x`必須是一維或二維陣列，除非`ord`為`None`。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。預設值為`None`。“nuc”作為引數設定的是核範數。Frobenius範數和核範數的階數僅對矩陣定義。
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)要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, 'nuc'))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, 'nuc'))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... 9.797958971132713
更新於：2022年3月9日
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