पायथन में रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स के फ्रोबेनियस मानदंड को वापस करें

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, PythonNumpy में LA.norm() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, x एक इनपुट ऐरे है। यदि अक्ष कोई नहीं है, तो x को 1-D या 2-D होना चाहिए, जब तक कि ord कोई नहीं हो। यदि अक्ष और क्रम दोनों कोई नहीं हैं, तो x.ravel का 2-मानदंड वापस कर दिया जाएगा।

दूसरा पैरामीटर, ord मानदंड का क्रम है। inf का अर्थ है numpy की inf वस्तु। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है। पैरामीटर के रूप में "फ्रो" सेट फ्रोबेनियस मानदंड है। फ्रोबेनियस और परमाणु मानदंड दोनों ही केवल मैट्रिसेस के लिए परिभाषित हैं

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

एक सरणी बनाएं -

arr = np.array([[ -4, -3, -2], [-1, 0, 1], [2, 3, 4] ])

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",arr)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

आकार प्राप्त करें -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, PythonNumpy में LA.norm() विधि का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, 'fro'))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2], [-1, 0, 1], [2, 3, 4] ])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To return the Norm of the matrix or vector in Linear Algebra, use the LA.norm() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, 'fro'))

आउटपुट

Our Array...
   [[-4 -3 -2]
   [-1 0 1]
   [ 2 3 4]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 3)

Result...
7.745966692414834