Cara menggunakan Python untuk mencari norma dan penentu matriks

Dalam fungsiscipy.linalg, dua parameter sering disediakan Satu ialahcheck_finite, yang akan melakukan semakan terhad apabila iaTrue, dan satu lagi ialahoverwrite_xxxx, yang bermaksudxxxx. digunakan dalam pengiraan Sama ada proses itu boleh ditimpa. Demi kesederhanaan, akan diberitahu kemudian bahawaamenyediakan suis timpa, yang bermaksud terdapat parameteroverwrite_aApabila iaTrue, a dibenarkan untuk ditimpa semasa proses pengiraan dikatakan suis semak terhad disediakan, bermaknacheck_finitedisediakan.

Norma

menyediakan fungsiscipy.linalgdalamnormuntuk mencari norma, yang ditakrifkan sebagai

norm(a, ord=None, axis=None, keepdims=False, check_finite=True)

di manaorddigunakan untuk mengisytiharkan norma The tertib

Jikaaialah vektor, jikaordialah integer bukan sifar, dilambangkan sebagai n nn, biarkan a i a_iai menjadi elemen dalam matriks a aa, maka n nn norma matriks ialah

Norma nuklear juga dipanggil "norma surih" dan mewakili jumlah semua nilai tunggal matriks.

Norma Frobenius boleh ditakrifkan sebagai

Intipatinya ialah generalisasi semula jadi bagi 2-norma vektor dalam matriks.

Selainscipy.linalg,numpy.linalgjuga disediakan dalamnorm, parameternya ialah

norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

di mana parameter pilihanorderadalah sama dengan < dalamscipy.linalg>Fungsi adalah sama.norm

, fungsi penentu ialahscipy.linalg, dan takrifannya sangat mudah Selain matriksdetyang boleh didapati, hanya terdapat penutup daripadaaTulis suis dan semakan terhingga. Contoha

import numpy as np from scipy import linalg a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) linalg.det(a) # 0.0 a = np.array([[0,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) linalg.det(a) # 3.0

tidak menyediakan fungsiscipy.linalg, tetapitracemenyediakan, yang ditakrifkan sebagainumpy

umpy.trace(a, offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)

• ialah ofset, menunjukkan offset relatif kepada pepenjuru utamaoffset

• mewakili paksi koordinataxis1, axis2

• Jenis data yang digunakan untuk melaraskan nilai outputdtype

>>> x = np.random.rand(3,3) >>> print(x) [[0.26832187 0.64615363 0.09006217] [0.63106319 0.65573765 0.35842304] [0.66629322 0.16999836 0.92357658]] >>> np.trace(x) 1.8476361016546932

Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk mencari norma dan penentu matriks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!