numpy基础教程之np.linalg

前言

numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。本文讲给大家介绍关于numpy基础之 np.linalg的相关内容，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

（1）np.linalg.inv()：矩阵求逆

（2）np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量）

np.linalg.norm

顾名思义，linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra}，norm norm\mathrm{norm}则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：

首先help(np.linalg.norm)查看其文档：

norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1

这里我们只对常用设置进行说明，x x\mathrm{x}表示要度量的向量，ord ord\mathrm{ord}表示范数的种类，

>>> x = np.array([3, 4])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=2)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=1)
7.
>>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
4123456789

范数理论的一个小推论告诉我们：ℓ 1 ≥ℓ 2 ≥ℓ ∞  ℓ1≥ℓ2≥ℓ∞

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • numpy的文件存储.npy .npz 文件详解

    Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中. import numpy as np a=np.arange(5) np.save('test.npy',a) 这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件 将test.npy文件中的文件读出来 import numpy as np a=np.load('test.np

  • 关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解

    np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

  • NumPy.npy与pandas DataFrame的实例讲解

    用CSV格式来保存文件是个不错的主意,因为大部分程序设计语言和应用程序都能处理这种格式,所以交流起来非常方便.然而这种格式的存储效率不是很高,原因是CSV及其他纯文本格式中含有大量空白符;而后来发明的一些文件格式,如zip.bzip和gzip等,压缩率则有了显著提升. 首先导入模块: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from tempfile import NamedTemporaryFile In [

  • numpy给array增加维度np.newaxis的实例

    如下所示: a[:, np.newaxis] # 给a最外层中括号中的每一个元素加[] a[np.newaxis, :] # 给a最外层中括号中所有元素加[] 以上这篇numpy给array增加维度np.newaxis的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python Numpy:找到list中的np.nan值方法

    这个问题源于在训练机器学习的一个模型时,使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan 报错信息如下: ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 刚开始不知道为什么会有这个,后来发现是list中存在nan值 下面是找到nan值的方法: 简单找到: import numpy as np x = np.array([2,3,np.nan,5, np.nan,5,2,3]) for

  • python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

    翻译: 用法:zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回:返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组: 参数:shape:形状 dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64 dtype类型: t ,位域,如t4代表4位 b,布尔值,true or false i,整数,如i8(64位) u,无符号整数,u8(64位) f,浮点数,f8(64位) c,浮点负数, o,对象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可选参数

  • numpy基础教程之np.linalg

    numpy基础教程之np.linalg

    前言 numpy.linalg模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.本文讲给大家介绍关于numpy基础之 np.linalg的相关内容,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 (1)np.linalg.inv():矩阵求逆 (2)np.linalg.det():矩阵求行列式(标量) np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=li

  • Kotlin基础教程之dataclass,objectclass,use函数,类扩展,socket

    Kotlin基础教程之dataclass,objectclass,use函数,类扩展,socket

    Kotlin基础教程之dataclass,objectclass,use函数,类扩展,socket Kotlin提供了一些机制来扩展已有的类,如下: 还记得我们之前写过的Point3D类吗?(将其略作修改,将成员变量改为Double类型) 让我们为其扩展一个length函数 扩展的方法很简单,只要在函数名前面加上类名就行了. 这样Point3D的对象就有了一个名为length的方法. 运行的结果不出所料: 除此之外,在Kotlin中还有一些特殊的类,比如Data Class: 有些类只包含数据,

  • Kotlin基础教程之Run,标签Label,函数Function-Type

    Kotlin基础教程之Run,标签Label,函数Function-Type

    Kotlin基础教程之Run,标签Label,函数Function-Type 在Java中可以使用{}建立一个匿名的代码块,代码块会被正常的执行,除了改变了作用域之外,似乎并没有什么其他的作用.然而在Kotlin中却不能这么做,这是为什么呢? 其实,我们都知道一个函数一定与一个内存地址相关,而一个匿名的代码块其实也相当于是一个匿名的函数.在Kotlin中一般使用run函数来运行一段匿名代码块. 如下: 在Kotlin中使用标识符后跟@符号来定义一个标签,使用@后跟标识符来引用一个标签,run函数

  • JavaWeb基础教程之Java基础加强版

    1.myeclipse的安装和使用 * eclipse:是一个免费的开发工具 * myeclipse:是一个收费的插件,破解myeclipse, ** 安装目录的要求: 不能有中文和空格 ** 安装完成之后,选择一个工作空间 ,这个工作空间不能有中文和空格 * 破解myeclipse ** 运行run.bat文件,但是运行之前,必须要安装jdk,通过配置环境变量 * myeclipse的使用 * 创建一个工程 - 类型 java project web project - 选择依赖的jdk,可以

  • jQuery EasyUI基础教程之EasyUI常用组件(推荐)

    jQuery EasyUI基础教程之EasyUI常用组件(推荐)

    本文主要内容是介绍EasyUI的一些常用组件的使用,都是一些非常基础的知识,适合入门者学习,主要包括Base(基础).Layout(布局).菜单和按钮.表单.窗口.表格和树等的使用.要求完全掌握这些内容,学会查阅文档,了解开发基本思想.如果想进一步深入学习,可以直接去官网进行学习,查阅文档等http://www.jeasyui.com/. 一.简介 EasyUI是一种第三方组织开发的,开源的,功能强大的,基于jquery的插件库. 主要可以用于web的后台前端.jQuery EasyUI 提供易

  • Jquery基础教程之DOM操作

    Jquery基础教程之DOM操作

    对于dom的全称大家都知道吧,DOM是Document Object Model的缩写,其意思是文档对象模型.DOM是一种与浏览器.平台.语言无关的接口,使用dom接口很容易的访问页面中所有标准组件.dom操作一般可以分为三个方面即DOM Core(核心).HTM-Dom和CSS-DOM. 每一个网页都可以用DOM表示出来,每个DOM都可以看作是一棵DOM树.下面的html页面结构可以构建出一棵DOM树,代码: 代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DT

  • Boostrap基础教程之JavaScript插件篇

    Boostrap基础教程之JavaScript插件篇

    Boostrap提供了12种JavaScript插件,包括: 动画过渡 Transition 模态 Modal 下拉菜单 Dropdown 滚动侦测 Scrollspy 选项卡 Tab 提示框 Tooltip 弹出框 Popover 警告框 Alert 按钮 Button 折叠 Collapse 旋转轮播 Carousel 自动定位浮标 Affix 模态弹窗 <div class="modal show"> <div class="modal-dialog&

  • Java零基础教程之Windows下安装、启动Tomcat服务器方法图解(免安装版)

    Java零基础教程之Windows下安装、启动Tomcat服务器方法图解(免安装版)

    相关阅读: Java零基础教程之Windows下安装 JDK的方法图解 官网下载 你是 Windows 环境,所以,打开浏览器,输入地址:http://tomcat.apache.org/download-70.cgi 选择对应的 ..-bit Windows zip下载就可以了. 安装 找到你下载的 ZIP 包,解压到你认为合适的目录,其实这是免安装版. 启动 进入 bin 目录,找到startup.bat双击,这样就算启动了 Tomcat 了,现在在浏览器输入地址+端口8080(默认)即可看

  • Java零基础教程之Windows下安装 JDK的方法图解

    Java零基础教程之Windows下安装 JDK的方法图解

    官网下载 直接打开官网:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 我安装的是 1.7 版本,当然,你可以选择自己合适版本. 安装 下载的是.exe文件,没什么好讲的,都是直接下一步下一步.当然,你可以选择合适的安装路径,我选择了F:\Java. 接着选择jre安装路径: 环境变量 桌面上找到 计算机(此电脑)右键,点击属性--高级系统设置--环境变量,就可以开始编辑了.

  • Python基础教程之if判断,while循环,循环嵌套

    if判断 判断的定义 如果条件满足,就做一件事:条件不满足,就做另一件事:  判断语句又被称为分支语句,有判断,才有分支: if判断语句基本语法 if语句格式: if 判断的条件:     条件成立后做的事     ... ... 代码缩进为一个tab键,或者四个空格,官方建议使用空格:但应注意,在python开发中,tab和空格不能混用! 判断年龄示例: # 判断是否成年,成年则可以进网吧 age = 19 if age>=18: print("你满了18岁,可以进网吧") i

随机推荐