numpy.linalg.matrix_norm#

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

Вычисляет матричную норму матрицы (или стека матриц) x.

Эта функция совместима с Array API.

Параметры:

xarray_like: Входной массив, имеющий форму (…, M, N) и чьи два самых внутренних измерения образуют MxN матрицы.
keepdimsbool, необязательно: Если установлено значение True, оси, по которым вычисляется норма, остаются в результате как измерения с размером один. По умолчанию: False.
ord{1, -1, 2, -2, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’}, опционально: Порядок нормы. Подробности см. в таблице под Notes в numpy.linalg.norm.

Смотрите также

numpy.linalg.norm: Универсальная функция нормы

Примеры

>>> 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