선형 대수학에서 행렬 또는 벡터의 Norm을 반환하려면 Python Numpy에서 LA.norm() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 배열입니다. 축이 None이면 ord가 None이 아닌 한 x는 1차원 또는 2차원이어야 합니다. axis와 ord가 모두 None이면 x.ravel의 2-norm이 반환됩니다. 두 번째 매개변수인 ord는 규범의 차수입니다. inf는 numpy의 inf 객체를 의미합니다. 기본값은 없음입니다.
세 번째 매개변수 축은 정수인 경우 벡터 노름을 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 기준이 되는 축이 결과에 크기가 1인 차원으로 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([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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 Python Numpy에서 LA.norm() 메서드를 사용하십시오 -
print("\nResult...\n",LA.norm(arr)) 예시
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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)) 출력
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... 5.656854249492381