在 Python 的线性代数中返回向量在轴 1 上的范数

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请使用Python Numpy 中的方法。第一个参数，x 是一个输入数组。如果axis是None，x必须是1-D或2-D，除非ord是None。如果axis和ord都为None，则返回2范数。第二个参数 ord 是范数的阶数。inf 表示 numpy 的 inf 对象。默认值为无。LA.norm()x.ravel

第 3 个参数轴，如果是整数，则指定 x 的轴，沿该轴计算向量范数。如果axis是一个2元组，它指定保存二维矩阵的轴，并计算这些矩阵的矩阵范数。如果axis为None，则返回向量范数（当x为一维时）或矩阵范数（当x为二维时）。默认值为无。

第 4 个参数，keepdims，如果设置为 True，则经过规范化的轴将作为尺寸为 1 的维度留在结果中。使用此选项，结果将针对原始 x 正确广播。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

创建一个数组 -

arr = np.array([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 4]])

显示数组 -

print("Our Array...\n",arr)

检查尺寸 -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

获取数据类型 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

获得形状 -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请使用Python Numpy 中的方法 -LA.norm()

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, axis = 1))

示例

import numpy as np
from numpy import linalg as LA
#创建一个数组
arr = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]])
#显示数组
print("Our Array...\n",arr)
#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
#要在线性代数中返回矩阵或向量的范数，请使用 Python Numpy 中的 LA.norm() 方法
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, axis = 1))
输出结果
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...
   [3.74165739 4.24264069]

以上是 在 Python 的线性代数中返回向量在轴 1 上的范数 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297303.html

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