रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वेक्टर के मानदंड को वापस करने के लिए, पायथन नम्पी 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 न 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।
तीसरा पैरामीटर अक्ष, यदि एक पूर्णांक है, तो x के अक्ष को निर्दिष्ट करता है जिसके साथ वेक्टर मानदंडों की गणना की जाती है। यदि अक्ष 2-ट्यूपल है, तो यह उन अक्षों को निर्दिष्ट करता है जिनमें 2-डी मैट्रिक्स होते हैं, और इन मैट्रिक्स के मैट्रिक्स मानदंडों की गणना की जाती है। यदि अक्ष कोई नहीं है तो या तो एक सदिश मानदंड (जब x 1-D है) या एक मैट्रिक्स मानदंड (जब x 2-D है) वापस किया जाता है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है।
चौथा पैरामीटर, कीपडिम्स, यदि सही पर सेट किया जाता है, तो जिन कुल्हाड़ियों को आदर्श बनाया जाता है, उन्हें परिणाम में आकार एक के साथ आयामों के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ परिणाम मूल x के विरुद्ध सही ढंग से प्रसारित होगा।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें-
import numpy as np from numpy import linalg as LA
एक सरणी बनाएं -
arr = np.array([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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, पायथन नम्पी में LA.norm() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",LA.norm(arr)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
# Create an array
arr = np.array([[ 1, 2, 3], [-1, 1, 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)) आउटपुट
Our Array... [[ 1 2 3] [-1 1 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 3) Result... 5.656854249492381