我以前用过sklearn.preprocessing.normalize
,但是我想知道矩阵的L1范数有其他方法吗?我们能用numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
代替sklearn
一个吗?在
根据document,利纳格规范参数似乎不可能用于矩阵或L1
x : array_like Input array. If axis is None, x must be 1-D or 2-D.
ord : {non-zero int, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’}, optional
是的。
numpy.linalg.norm
表示矩阵或向量范数。在这取决于你想要哪种L1矩阵范数。可以用参数
ord
指定它。(Doc)向量范数诱导的矩阵范数,
ord=inf
“入口态”矩阵范数,
ord=0
Schatten范数,
ord=nuc
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