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numpy中的np.linalg怎么使用

發布時間:2022-03-30 17:01:04 來源:億速云 閱讀:149 作者:iii 欄目:開發技術

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np.linalg.norm

顧名思義,linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra},norm norm\mathrm{norm}則表示范數,首先需要注意的是范數是對向量(或者矩陣)的度量,是一個標量(scalar):

首先help(np.linalg.norm)查看其文檔:

norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1

這里我們只對常用設置進行說明,x x\mathrm{x}表示要度量的向量,ord ord\mathrm{ord}表示范數的種類,

numpy中的np.linalg怎么使用 

>>> x = np.array([3, 4])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=2)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=1)
7.
>>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
4123456789

范數理論的一個小推論告訴我們:? 1 ≥? 2 ≥? ∞  ?1≥?2≥?∞

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