np.linalg.norm
时间: 2023-07-11 11:49:30 浏览: 43
np.linalg.norm 是 NumPy 库中的一个函数,用于计算矩阵或向量的范数(norm)。它可以计算矩阵的 Frobenius 范数、向量的 1 范数、2 范数、无穷范数等。具体用法如下:
```python
import numpy as np
# 计算向量的2范数
a = np.array([1, 2, 3])
norm = np.linalg.norm(a)
print(norm) # 输出3.7416573867739413
# 计算矩阵的Frobenius范数
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
norm = np.linalg.norm(b)
print(norm) # 输出5.477225575051661
# 计算矩阵的无穷范数
norm = np.linalg.norm(b, ord=np.inf)
print(norm) # 输出7
```
其中,ord 参数可以指定计算的范数类型,默认为 2 范数。
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np.linalg.norm函数
np.linalg.norm函数是NumPy库中的一个用于计算向量或矩阵范数(norm)的函数。它可以计算输入数组中元素的平方和的平方根,或者矩阵的Frobenius范数(即所有元素的平方和的平方根)。函数的具体用法如下:
```python
import numpy as np
# 计算向量的L2范数
v = np.array([1, 2, 3])
l2_norm = np.linalg.norm(v)
print(l2_norm)
# 计算矩阵的Frobenius范数
m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(m)
print(frobenius_norm)
```
输出结果为:
```
3.7416573867739413
5.477225575051661
```
在上述示例中,我们分别计算了一个三维向量和一个 $2 \times 2$ 的矩阵的范数。可以看到,向量的L2范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2} \approx 3.74$,矩阵的Frobenius范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2} \approx 5.48$。