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पायथन में रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वैक्टर का नॉर्म लौटाना

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वैक्टर का नॉर्म लौटाने के लिए, पायथन NumPy में LA.norm() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x एक इनपुट सरणी है। यदि अक्ष None है, तो x 1-D या 2-D होना चाहिए, जब तक कि ord None न हो। यदि अक्ष और ord दोनों None हैं, तो x.ravel का 2-नॉर्म लौटाया जाएगा। दूसरा पैरामीटर ord नॉर्म का क्रम है। inf का अर्थ numpy का inf ऑब्जेक्ट है। डिफ़ॉल्ट None है।

तीसरा पैरामीटर axis, यदि पूर्णांक है, तो x के उस अक्ष को निर्दिष्ट करता है जिसके साथ वेक्टर नॉर्म की गणना की जाती है। यदि axis 2-टपल है, तो यह उन अक्षों को निर्दिष्ट करता है जो 2-D मैट्रिक्स रखते हैं, और इन मैट्रिक्स के मैट्रिक्स नॉर्म की गणना की जाती है। यदि axis None है तो या तो एक वेक्टर नॉर्म (जब x 1-D हो) या एक मैट्रिक्स नॉर्म (जब x 2-D हो) लौटाया जाता है। डिफ़ॉल्ट None है।

चौथा पैरामीटर keepdims है, यदि True पर सेट है, तो जिन अक्षों पर नॉर्म लिया गया है वे परिणाम में आकार एक के आयामों के रूप में रहेंगे। इस विकल्प के साथ परिणाम मूल x के विरुद्ध सही ढंग से प्रसारित होगा।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी 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("हमारी सरणी...\n", arr)

आयाम जांचें:

print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)

डेटा प्रकार प्राप्त करें:

print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)

आकार प्राप्त करें:

print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...\n", arr.shape)

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स या वैक्टर का नॉर्म लौटाने के लिए LA.norm() विधि का उपयोग करें:

print("\nपरिणाम...\n", LA.norm(arr))

उदाहरण

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("हमारी सरणी...\n", arr)
# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
# आकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...\n", arr.shape)
# नॉर्म की गणना करें
print("\nपरिणाम...\n", LA.norm(arr))

आउटपुट

हमारी सरणी... [[1 2 3] [-1 1 4]]
हमारी सरणी के आयाम... 2
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार... int64
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार... (2, 3)
परिणाम... 5.656854249492381
  1. - पायथन में 2 नॉर्म का उपयोग करके मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालना

    रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि p के मान के आधार पर सात अलग-अलग नॉर्म में से एक का उपयोग करके कंडीशन संख्या लौटाने में सक्षम है। यह मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या लौटाता है। यह अनंत हो सकता है। x की कंडीशन संख्या को

  1. - पायथन में फ्रोबेनियस नॉर्म का उपयोग करके मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालना

    रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि p के मान के आधार पर सात अलग-अलग नॉर्म में से एक का उपयोग करके कंडीशन संख्या लौटाने में सक्षम है। यह मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या लौटाता है। यह अनंत हो सकता है। x की कंडीशन संख्या को

  1. - पायथन में रैखिक बीजगणित में कोलेस्की विघटन लौटाना

    कोलेस्की विघटन लौटाने के लिए, numpy.linalg.cholesky() विधि का उपयोग करें। वर्ग मैट्रिक्स a का कोलेस्की विघटन, L * L.H लौटाएं, जहां L निचला-त्रिकोणीय है और .H संयुग्म ट्रांसपोज ऑपरेटर है। a हर्मिटियन और पॉजिटिव-डेफिनिट होना चाहिए। यह जांचने के लिए कोई जांच नहीं की जाती कि a हर्मिटियन है या नहीं। इसके