用python实现p范数中无穷范数的代码

可以使用numpy库中的`linalg`模块来求解p范数，包括无穷范数。具体实现如下：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 3, 5], [7, 9, 11], [13, 15, 17]])

# 求解无穷范数
inf_norm = np.linalg.norm(A, ord=np.inf)

print(inf_norm) # 输出结果为 45

其中，`np.linalg.norm(A, ord=np.inf)`表示求解矩阵A的无穷范数。

相关问题

用python实现p范数中无穷范数的代码，不使用现成的，自己写一个包含无穷范数的函数

可以使用numpy库中的函数来实现无穷范数的计算，也可以自己编写一个函数来计算。以下是一个计算无穷范数的自定义函数：

import numpy as np

def inf_norm(A):
    """
    计算矩阵A的无穷范数
    """
    max_sum = 0  # 定义最大和
    for i in range(A.shape[0]):
        row_sum = np.sum(np.abs(A[i, :]))  # 计算每一行的绝对值之和
        if row_sum > max_sum:
            max_sum = row_sum  # 更新最大和
    return max_sum

其中，`A`表示要计算无穷范数的矩阵，`A.shape[0]`表示矩阵A的行数。函数的实现思路是遍历矩阵的每一行，计算每一行的绝对值之和，然后选择最大的绝对值之和作为矩阵的无穷范数。函数的使用方法如下：

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 3, 5], [7, 9, 11], [13, 15, 17]])

# 计算无穷范数
inf_norm = inf_norm(A)

print(inf_norm)  # 输出结果为 45

可以看到，自定义的函数计算出的无穷范数与使用numpy库中的函数计算出的结果相同。

python求矩阵范数

可以使用numpy库中的linalg.norm函数来计算矩阵的范数，例如：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算A的1范数
norm_1 = np.linalg.norm(A, ord=1)
print("1-norm of A:", norm_1)

# 计算A的2范数
norm_2 = np.linalg.norm(A, ord=2)
print("2-norm of A:", norm_2)

# 计算A的无穷范数
norm_inf = np.linalg.norm(A, ord=np.inf)
print("inf-norm of A:", norm_inf)

输出结果为：

1-norm of A: 18.0
2-norm of A: 16.84810335261421
inf-norm of A: 24.0

其中，ord参数用于指定范数的类型，可以取值为1、2、np.inf等。1范数表示矩阵的列向量的绝对值之和的最大值，2范数表示矩阵的特征值的平方和的平方根，无穷范数表示矩阵的行向量的绝对值之和的最大值。