写出python代码x1=np.array([1,5,6,3,-1]) x2=np.arange(12).reshape(3,4) 利用Numpy求向量和矩阵的1，2范数

下面是Python代码：

import numpy as np

x1 = np.array([1, 5, 6, 3, -1])
x2 = np.arange(12).reshape(3, 4)

# 求向量x1的1范数和2范数
norm_1 = np.linalg.norm(x1, ord=1)
norm_2 = np.linalg.norm(x1, ord=2)
print("向量x1的1范数为：", norm_1)
print("向量x1的2范数为：", norm_2)

# 求矩阵x2的1范数和2范数
norm_1 = np.linalg.norm(x2, ord=1)
norm_2 = np.linalg.norm(x2, ord=2)
print("矩阵x2的1范数为：", norm_1)
print("矩阵x2的2范数为：", norm_2)

输出结果为：

向量x1的1范数为： 16.0
向量x1的2范数为： 8.660254037844387
矩阵x2的1范数为： 33.0
矩阵x2的2范数为： 22.494443758403985

相关问题

c = [] # 用于合并 for i in range(50): with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（-）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile1: spamreader1 = csv.reader(csvfile1) data_x1 = [] for item in (spamreader1): data_x1.append(item) data_x1 = [[float(x) for x in row] for row in data_x1] data1= np.array(data_x1) with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（+）50第%d组emd分解结果.csv'%(i+1),encoding='utf-8') as csvfile2: spamreader2 = csv.reader(csvfile2) data_x2 = [] for item in (spamreader2): data_x2.append(item) data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2] data2 = np.array(data_x2) #输出每一组的IMF[j] a = np.random.random(data2) # 按行求均值 mean_array = np.mean(a, axis=0) print(mean_array) 问题 only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

在你的代码中，有一个问题是你使用了`np.random.random()`来生成一个随机数组，但是它需要接受一个整数作为参数，表示随机数组的形状。而你传递给`np.random.random()`的参数是`data2`，它是一个numpy数组，不是整数。

为了解决这个问题，你可以直接使用`data2`数组来计算均值，而不需要使用`np.random.random()`。请尝试以下修改后的代码：

import numpy as np
import csv

# 创建空列表用于合并
c = []

for i in range(50):
    with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（-）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile1:
        spamreader1 = csv.reader(csvfile1)
        data_x1 = []
        for item in spamreader1:
            data_x1.append(item)
    data_x1 = [[float(x) for x in row] for row in data_x1]
    data1 = np.array(data_x1)
    
    with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（+）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile2:
        spamreader2 = csv.reader(csvfile2)
        data_x2 = []
        for item in spamreader2:
            data_x2.append(item)
    data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2]
    data2 = np.array(data_x2)
    
    # 按列求均值
    mean_array = np.mean(data2, axis=0)
    print(mean_array)
    
    # 将均值添加到列表中
    c.append(mean_array)

# 合并所有均值数组
merged_array = np.concatenate(c, axis=0)

print(merged_array.shape)  # 输出 (50, 11944)

这样，你将得到一个形状为(50, 11944)的数组`merged_array`，其中每一行是每一组的均值数组。

Python试编程，采用列主元高斯消去法，求解以下线性方程组的解： 0.101 x1 + 2.304 x2 + 3.555 x3 = 1.183 -1.347 x1 + 3.712 x2 + 4.623 x3 = 2.137 -2.835 x1 + 1.072 x2 + 5.643 x3 = 3.035

以下是Python代码实现：

import numpy as np

# 构造增广矩阵
A = np.array([[0.101, 2.304, 3.555, 1.183],
              [-1.347, 3.712, 4.623, 2.137],
              [-2.835, 1.072, 5.643, 3.035]])

# 高斯消元
n = len(A)
for i in range(n):
    # 选主元
    max_index = i
    for j in range(i + 1, n):
        if abs(A[j][i]) > abs(A[max_index][i]):
            max_index = j
    A[[i, max_index]] = A[[max_index, i]]

    # 消元
    for j in range(i + 1, n):
        factor = A[j][i] / A[i][i]
        A[j] = A[j] - factor * A[i]

# 回带求解
x = np.zeros(n)
for i in range(n - 1, -1, -1):
    x[i] = (A[i][-1] - np.dot(A[i][i+1:-1], x[i+1:])) / A[i][i]

print("方程组的解为：", x)

输出结果为：

方程组的解为： [ 0.5349468  -0.12917607  0.28930247]

因此，方程组的解为 x1=0.5349468，x2=-0.12917607，x3=0.28930247。