linalg.cond
必选输入参数
参数名 |
类型 |
说明 |
|---|---|---|
x |
(…,M,N) array_like |
需要求条件数的矩阵。 |
可选输入参数
参数名 |
类型 |
默认值 |
说明 |
|---|---|---|---|
p |
{None, 1, -1, 2, -2, inf, -inf, ‘fro’} |
None |
用矩阵范数计算条件数。 |
返回数据
类型 |
说明 |
|---|---|
ndarray |
矩阵的条件数。 |
示例
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,0,-1], [0,1,0], [1,0,1]])
>>> a
array([[ 1, 0, -1],
[ 0, 1, 0],
[ 1, 0, 1]])
>>> np.linalg.cond(a)
1.4142135623730951
>>> np.linalg.cond(a, 'fro')
3.1622776601683795
>>> np.linalg.cond(a, np.inf)
2.0
>>> np.linalg.cond(a, -np.inf)
1.0
>>> np.linalg.cond(a, 1)
2.0
>>> np.linalg.cond(a, -1)
1.0
>>> np.linalg.cond(a, 2)
1.4142135623730951
>>> np.linalg.cond(a, -2)
0.7071067811865475
>>> min(np.linalg.svd(a, compute_uv=False))*min(np.linalg.svd(np.linalg.inv(a), compute_uv=False))
0.7071067811865475
>>>
父主题: 线性代数函数