用python实现矩阵和向量的范数（包括一范数，二范数，无穷范数）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了用python实现矩阵和向量的范数（包括一范数，二范数，无穷范数）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

首先，导入需要用到的库：

import numpy as np

创建一个矩阵和一个向量并输出：

# 创建一个矩阵和一个向量
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

vector = np.array([1, 2, 3])
print(f"矩阵：{matrix}")
print(f"向量：{vector}")

计算矩阵的第一范数：

# 计算矩阵的一范数
matrix_l1_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=1)
print(f"矩阵的一范数为：{matrix_l1_norm}")

计算矩阵的第二范数：

# 计算矩阵的二范数
matrix_l2_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=2)
print(f"矩阵的二范数为：{matrix_l2_norm}")

计算矩阵的无穷范数：

# 计算矩阵的无穷范数
matrix_inf_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=np.inf)
print(f"矩阵的无穷范数为：{matrix_inf_norm}")

计算向量的第一范数：

# 计算向量的一范数
vector_l1_norm = np.linalg.norm(vector, ord=1)
print(f"向量的一范数为：{vector_l1_norm}")

计算向量的第二范数：

# 计算向量的二范数
vector_l2_norm = np.linalg.norm(vector, ord=2)
print(f"向量的二范数为：{vector_l2_norm}")

计算向量的无穷范数：

# 计算向量的无穷范数
vector_inf_norm = np.linalg.norm(vector, ord=np.inf)
print(f"向量的无穷范数为：{vector_inf_norm}")

完整代码如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-855711.html

import numpy as np

# 创建一个矩阵和一个向量
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

vector = np.array([1, 2, 3])

print(f"矩阵：{matrix}")
print(f"向量：{vector}")

# 计算矩阵的一范数
matrix_l1_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=1)
print(f"矩阵的一范数为：{matrix_l1_norm}")

# 计算矩阵的二范数
matrix_l2_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=2)
print(f"矩阵的二范数为：{matrix_l2_norm}")

# 计算矩阵的无穷范数
matrix_inf_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=np.inf)
print(f"矩阵的无穷范数为：{matrix_inf_norm}")

# 计算向量的一范数
vector_l1_norm = np.linalg.norm(vector, ord=1)
print(f"向量的一范数为：{vector_l1_norm}")

# 计算向量的二范数
vector_l2_norm = np.linalg.norm(vector, ord=2)
print(f"向量的二范数为：{vector_l2_norm}")

# 计算向量的无穷范数
vector_inf_norm = np.linalg.norm(vector, ord=np.inf)
print(f"向量的无穷范数为：{vector_inf_norm}")