求矩阵2-范数的python代码
时间: 2023-05-24 22:07:34 浏览: 187
可以使用numpy中的`linalg.norm`函数求解:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
norm_2 = np.linalg.norm(matrix, ord=2)
print("矩阵2-范数为:", norm_2)
```
输出结果为:
```
矩阵2-范数为: 16.8481033527
```
相关问题
python 矩阵2-范数代码
以下是 Python 中计算矩阵2-范数的代码:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算矩阵2-范数
norm = np.linalg.norm(matrix, ord=2)
# 输出结果
print("矩阵2-范数为:", norm)
```
附注释:
- `import numpy as np` 引入 numpy 库,并将其简写为 np。
- 定义一个 3x3 的矩阵 `matrix`。
- `np.linalg.norm` 是 numpy 中计算向量或矩阵范数的函数。
- `ord=2` 表示计算矩阵的 2-范数。
- `norm` 存储计算得到的矩阵2-范数。
- 最后通过 `print` 函数输出结果。
python求矩阵范数
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来计算矩阵范数。
NumPy 提供了 linalg.norm() 函数来计算不同类型的矩阵范数,其中参数 ord 表示范数类型。常用的矩阵范数类型有:
- ord=1:计算矩阵的 1-范数(列和范数)
- ord=2:计算矩阵的 2-范数(谱范数)
- ord=inf:计算矩阵的 ∞-范数(行和范数)
下面是使用 NumPy 计算矩阵范数的示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 计算 1-范数
norm_1 = np.linalg.norm(A, ord=1)
print("1-范数:", norm_1)
# 计算 2-范数
norm_2 = np.linalg.norm(A, ord=2)
print("2-范数:", norm_2)
# 计算 ∞-范数
norm_inf = np.linalg.norm(A, ord=np.inf)
print("∞-范数:", norm_inf)
```
输出结果:
```
1-范数: 18.0
2-范数: 16.84810335261421
∞-范数: 24.0
```
其中,1-范数为所有列的绝对值之和的最大值,2-范数为矩阵的最大奇异值,∞-范数为所有行的绝对值之和的最大值。