计算 Python 中矩阵的 3 范数
Calculating the 3-norm of a matrix in Python
我在这里尝试计算矩阵 y 的 3 范数，但我一直收到一个错误
ValueError: Invalid norm order for matrices.
这是我试过的代码
y = np.random.rand(5,1)
print(y)
p = 3
ly = npla.norm(y,p)
print('ly =',ly,)
我不确定如何在这里计算 3-范数，因此我们将不胜感激
您需要在 norm 方法中指定 axis=0，因为您有一个 5x1 矩阵并且您想要计算第 1 列的范数。
如果你只有一个 python 列表，没有它也没关系。
干杯！
如 norm documentation 中所示，标准输入不包括 order=3。
如前 post 所述，您需要添加一个轴参数，其中 x=0。
尝试：
np.linalg.norm(yourMatrix,3,axis=0)
我在这里尝试计算矩阵 y 的 3 范数，但我一直收到一个错误
ValueError: Invalid norm order for matrices.
这是我试过的代码
y = np.random.rand(5,1)
print(y)
p = 3
ly = npla.norm(y,p)
print('ly =',ly,)
我不确定如何在这里计算 3-范数，因此我们将不胜感激
您需要在 norm 方法中指定 axis=0，因为您有一个 5x1 矩阵并且您想要计算第 1 列的范数。
如果你只有一个 python 列表，没有它也没关系。
干杯！
如 norm documentation 中所示，标准输入不包括 order=3。
如前 post 所述，您需要添加一个轴参数，其中 x=0。
尝试：
np.linalg.norm(yourMatrix,3,axis=0)