大家快瞧那结冰的湖水，春风一吹冰都融化了，河里的小鱼都游出海面，在湖水中自由的游来游去，多可爱的小鱼啊！多么欢快的小鱼啊！真是让人深深的为它那可爱的摸样着迷。春风一吹过那枯黄的小草身边时，小草突然边了摸样，它从原来的枯黄变成了嫩绿，慢慢地小草从嫩绿变成了鲜绿渐渐地越变越绿，绿的让人难以相信那是小草。啊！小草我为你的样子感到是个奇迹。
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，
>>> 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，谢谢大家对的支持。
