本文簡要介紹 python 語言中 scipy.linalg.signm 的用法。
用法:
scipy.linalg.signm(A, disp=True)#矩陣符號函數。
將標量符號 (x) 擴展到矩陣。
- A： (N, N) 數組
評估符號函數的矩陣
- disp： 布爾型，可選
如果結果中的錯誤估計很大，而不是返回估計的錯誤，則打印警告。 (默認：真)
- signm： (N, N) 數組
A處的符號函數值
- errest： 浮點數
(如果 disp == False)
估計誤差的 1 範數，||err||_1 /||A||_1
參數 ：：
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：本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.linalg.signm。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。