Pythonの線形代数で行列の無限大ノルムを返す

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpyのLA.norm（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは入力配列です。軸がNoneの場合、ordがNoneでない限り、xは1-Dまたは2-Dである必要があります。 axisとordの両方がNoneの場合、x.ravelの2ノルムが返されます。 2番目のパラメーター、またはノルムの順序。 infは、numpyのinfオブジェクトを意味します。デフォルトはNoneです。

3番目のパラメーター軸は、整数の場合、ベクトルノルムを計算するためのxの軸を指定します。 axisが2タプルの場合、2次元行列を保持する軸を指定し、これらの行列の行列ノルムが計算されます。 axisがNoneの場合、ベクトルノルム（xが1-Dの場合）または行列ノルム（xが2-Dの場合）のいずれかが返されます。デフォルトはNoneです。

4番目のパラメーターkeepdimsは、Trueに設定されている場合、標準化された軸は、サイズ1のディメンションとして結果に残されます。このオプションを使用すると、結果は元のxに対して正しくブロードキャストされます。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

配列を作成する-

arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpyのLA.norm（）メソッドを使用します-

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))

例

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To return the Norm of the matrix or vector in Linear Algebra, use the LA.norm() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))

出力

Our Array...
[[-4 -3 -2]
[-1 0 1]
[ 2 3 4]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 3)

Result...
9.0