numpy.linalg.matrix_norm#

linalg.matrix_norm(x, /, *, keepdims=False, ord='fro')[source]#

计算矩阵（或矩阵堆栈）x 的矩阵范数。

此函数与数组 API 兼容。

参数:
xarray_like

输入数组，形状为 (…, M, N)，其最内层两个维度构成 MxN 矩阵。

keepdimsbool，可选

如果设置为 True，则对齐进行范数计算的轴将保留在结果中，大小为 1。默认值：False。

ord{1, -1, 2, -2, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’}，可选

范数的阶数。有关详细信息，请参阅 numpy.linalg.norm 中“注释”下的表格。

另请参阅

numpy.linalg.norm

通用范数函数

示例

>>> from numpy import linalg as LA
>>> a = np.arange(9) - 4
>>> a
array([-4, -3, -2, ...,  2,  3,  4])
>>> b = a.reshape((3, 3))
>>> b
array([[-4, -3, -2],
       [-1,  0,  1],
       [ 2,  3,  4]])

>>> LA.matrix_norm(b)
7.745966692414834
>>> LA.matrix_norm(b, ord='fro')
7.745966692414834
>>> LA.matrix_norm(b, ord=np.inf)
9.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-np.inf)
2.0

>>> LA.matrix_norm(b, ord=1)
7.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-1)
6.0
>>> LA.matrix_norm(b, ord=2)
7.3484692283495345
>>> LA.matrix_norm(b, ord=-2)
1.8570331885190563e-016 # may vary
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