numpy.linalg.matrix_norm#

linalg.matrix_norm(x, /, *, keepdims=False, ord='fro')[源代码]#

计算矩阵(或矩阵堆叠) x 的矩阵范数.

此函数与Array API兼容.

参数:
xarray_like

输入数组的形状为 (…, M, N),其两个最里面的维度构成 MxN 矩阵.

keepdimsbool,可选

如果设置为True,则进行范数计算的轴将保留在结果中,作为大小为1的维度.默认值:False.

ord{1, -1, 2, -2, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’}, 可选

范数的阶数. 有关详细信息,请参见 numpy.linalg.norm 中 Notes 下的表.

参见

numpy.linalg.norm

通用范数函数

示例

>>> from numpy import linalg as LA
>>> a = np.arange(9) - 4
>>> a
array([-4, -3, -2, ...,  2,  3,  4])
>>> b = a.reshape((3, 3))
>>> b
array([[-4, -3, -2],
       [-1,  0,  1],
       [ 2,  3,  4]])

>>> LA.matrix_norm(b)
7.745966692414834
>>> LA.matrix_norm(b, ord='fro')
7.745966692414834
>>> LA.matrix_norm(b, ord=np.inf)
9.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-np.inf)
2.0

>>> LA.matrix_norm(b, ord=1)
7.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-1)
6.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=2)
7.3484692283495345
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-2)
1.8570331885190563e-016 # may vary
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