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这篇CFSDN的博客文章numpy基础教程之np.linalg由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。本文讲给大家介绍关于numpy基础之 np.linalg的相关内容，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 。
（1）np.linalg.inv()：矩阵求逆 。
（2）np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量） 。
np.linalg.norm 。
顾名思义，linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra}，norm norm\mathrm{norm}则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）:
首先help(np.linalg.norm)查看其文档:
norm(x, ord=none, axis=none, keepdims=false)1 。
这里我们只对常用设置进行说明，x x\mathrm{x}表示要度量的向量，ord ord\mathrm{ord}表示范数的种类， 。
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>>> x
=
np.array([
3
,
4
])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x,
ord
=
2
)
5.
>>> np.linalg.norm(x,
ord
=
1
)
7.
>>> np.linalg.norm(x,
ord
=
np.inf)
4123456789
|
范数理论的一个小推论告诉我们：ℓ 1 ≥ℓ 2 ≥ℓ ∞ ℓ1≥ℓ2≥ℓ∞ 。
总结 。
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我的支持.
原文链接：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51004387 。
最后此篇关于numpy基础教程之np.linalg的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于numpy基础教程之np.linalg的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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