np.linalg.norm((array).flatten(), ord=np.inf)
时间: 2023-08-24 12:35:39 浏览: 54
这是一个numpy中linalg模块下的norm方法,用于计算矩阵或向量的范数。其中,参数`(array).flatten()`表示将原数组展平成一维数组,`ord=np.inf`表示求向量或矩阵的无穷范数,即向量或矩阵中元素的绝对值最大值。
具体地,对于一维数组,无穷范数就是数组中元素的绝对值最大值;对于二维数组,无穷范数就是该矩阵的每一列向量的无穷范数中的最大值;对于更高维的数组,也是类似计算每一列向量的无穷范数中的最大值。最后,该方法返回一个标量,表示向量或矩阵的无穷范数。
相关问题
np.linalg.norm ord='fro'
np.linalg.norm(ord='fro') 是一个 numpy 库中的函数,用于计算矩阵的 Frobenius 范数。Frobenius 范数是矩阵的所有元素的平方和的平方根。在 numpy 中,可以使用以下方式调用该函数:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(matrix, ord='fro')
print(frobenius_norm)
```
这将输出矩阵 `matrix` 的 Frobenius 范数。
np.linalg.norm的axis=-1
np.linalg.norm函数是NumPy库中用于计算向量或矩阵的范数的函数。当axis参数设置为-1时,它表示沿着最后一个轴进行计算。
具体来说,当axis=-1时,np.linalg.norm函数会对输入的数组沿着最后一个轴进行计算范数。对于二维数组,最后一个轴通常是列轴,而对于三维数组,最后一个轴通常是深度轴。
举个例子,假设我们有一个二维数组arr:
```
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
```
当我们使用np.linalg.norm(arr, axis=-1)时,它会计算每一行的范数,并返回一个一维数组,其中每个元素是对应行的范数值:
```
norms = np.linalg.norm(arr, axis=-1)
print(norms)
```
输出结果为:
```
[3.74165739 8.77496439]
```