Tính chuẩn (Norm) của ma trận hoặc vectơ trong đại số tuyến tính Python

Để trả về chuẩn của ma trận hoặc vectơ trong đại số tuyến tính, dùng LA.norm() trong NumPy Python. Tham số x là mảng đầu vào. Nếu axis=None, x phải là 1D hoặc 2D trừ khi ord=None. Nếu cả axis và ord đều None, trả về chuẩn 2 của x.ravel(). Tham số ord là bậc chuẩn (inf là vô cực NumPy). Tham số axis: nếu int, chỉ định trục tính chuẩn vectơ; nếu tuple 2 phần tử, chỉ định trục giữ ma trận 2D. Tham số keepdims: nếu True, giữ trục đã chuẩn hóa với kích thước 1.

Các bước thực hiện

Nhập thư viện:

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

Tạo mảng 2x3:

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

Hiển thị mảng:

print("Mảng của chúng ta...\n", arr)

Kiểm tra số chiều:

print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)

Lấy kiểu dữ liệu:

print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)

Lấy hình dạng:

print("\nHình dạng của đối tượng mảng...\n", arr.shape)

Tính chuẩn (mặc định chuẩn Frobenius cho ma trận):

print("\nKết quả...\n", LA.norm(arr))

Ví dụ hoàn chỉnh

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

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

print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)
print("\nHình dạng của đối tượng mảng...\n", arr.shape)
print("\nKết quả...\n", LA.norm(arr))

Kết quả đầu ra

Mảng của chúng ta...
[[ 1  2  3]
 [-1  1  4]]
Số chiều của mảng...
2
Kiểu dữ liệu của đối tượng mảng...
int64
Hình dạng của đối tượng mảng...
(2, 3)
Kết quả...
5.656854249492381