Python의 선형 대수학에서 행렬의 음의 무한대 Norm을 반환합니다.

선형 대수학에서 행렬 또는 벡터의 Norm을 반환하려면 PythonNumpy에서 LA.norm() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 배열입니다. 축이 None이면 ord가None이 아닌 한 x는 1차원 또는 2차원이어야 합니다. axis와 ord가 모두 None이면 x.ravel의 2-norm이 반환됩니다. 두 번째 매개변수는 규범의 순서입니다. inf는 numpy의 inf 객체를 의미합니다. 기본값은 없음입니다.

세 번째 매개변수 축은 정수인 경우 벡터 규범을 계산할 x 축을 지정합니다. 축이 2-튜플이면 2차원 행렬을 보유하는 축을 지정하고 이러한 행렬의 행렬 노름이 계산됩니다. 축이 None이면 벡터 노름(x가 1차원일 때) 또는 행렬 노름(x가 2차원일 때)이 반환됩니다. 기본값은 없음입니다.

네 번째 매개변수인 keepdims를 True로 설정하면 노멀 오버된 축은 크기가 1인 결과 asdimensions에 남습니다. 이 옵션을 사용하면 결과가 원본 x에 대해 올바르게 브로드캐스트됩니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

배열 생성 -

arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

배열 표시 -

print("Our Array...\n",arr)

치수 확인 -

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

데이터 유형 가져오기 -

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

모양 가져오기 -

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

선형 대수학에서 행렬 또는 벡터의 Norm을 반환하려면 LA.norm() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, -np.inf))

예시

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))

출력

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...
2.0