本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.signm 的用法。
用法:
scipy.linalg.signm(A, disp=True)#矩阵符号函数。
将标量符号 (x) 扩展到矩阵。
- A： (N, N) 数组
评估符号函数的矩阵
- disp： 布尔型，可选
如果结果中的错误估计很大，而不是返回估计的错误，则打印警告。 (默认：真)
- signm： (N, N) 数组
A处的符号函数值
- errest： 浮点数
(如果 disp == False)
估计误差的 1 范数，||err||_1 /||A||_1
参数 ：：
返回 ：：
例子：
>>> from scipy.linalg import signm, eigvals >>> a = [[1,2,3], [1,2,1], [1,1,1]] >>> eigvals(a) array([ 4.12488542+0.j, -0.76155718+0.j, 0.63667176+0.j]) >>> eigvals(signm(a)) array([-1.+0.j, 1.+0.j, 1.+0.j])
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注：本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.linalg.signm。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。