Python教程

python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆

本文主要是介绍python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

参考博文：https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。

函数参数

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

import numpy as np

a  = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 初始化一个非奇异矩阵(数组)
print(np.linalg.inv(a))  # 对应于MATLAB中 inv() 函数

# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆
A = np.matrix(a)
print(A.I)

x1 = np.array([1,5,6,3,-1])
x2 = np.arange(12).reshape(3,4)
print(x1)
print(np.linalg.norm(x1)) # 默认2范数
print(np.linalg.norm(x1,ord=2))

print(np.linalg.norm(x2)) # 默认2范数
print(np.linalg.norm(x2,ord=2))

output:

[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]
[ 1  5  6  3 -1]
8.48528137423857
8.48528137423857
22.494443758403985
22.40929816327044
这篇关于python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
您可能喜欢
栏目导航