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title: linalg.cond
description: "计算矩阵的条件数。"
url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpenghpcs/hpckit/devg/kunpengaccel_kml_1126.html
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# linalg.cond

#### 功能描述

计算矩阵的条件数。

该函数能够根据p的值，使用七个不同范数之一返回条件数。范数取值请参见表1。


#### 必选输入参数

| 参数名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| x | (…,M,N) array\_like | 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
>>>
```