ภาพรวม
ใช้ numpy.linalg.cond() คำนวณ condition number ของเมทริกซ์ รองรับ 7 norms ตามพารามิเตอร์ p condition number = norm(x) × norm(inv(x)) อาจเป็นค่า infinite
พารามิเตอร์ p = -2 หมายถึง negative 2 norm (smallest singular value)
ขั้นตอนการทำงาน
1. นำเข้าไลบรารี
import numpy as np from numpy import linalg as LA
2. สร้างเมทริกซ์ 3x3
arr = np.array([[1, 1, 0], [1, 0, 1], [1, 0, 0]])
3. แสดงข้อมูลเมทริกซ์
print("Our Array...\n", arr)
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
4. คำนวณ condition number ด้วย p = -2
print("\nResult...\n", LA.cond(arr, -2))
ตัวอย่างโค้ดเต็ม
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
arr = np.array([[1, 1, 0], [1, 0, 1], [1, 0, 0]])
print("Our Array...\n", arr)
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
print("\nShape of our Array object...\n", arr.shape)
print("\nResult...\n", LA.cond(arr, -2))
ผลลัพธ์
Our Array... [[1 1 0] [1 0 1] [1 0 0]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3, 3) Result... 0.2679491924311227
หมายเหตุ: Condition number ด้วย norm -2 ใช้ค่า singular value ที่เล็กที่สุด ค่าที่ได้ ~0.268 แสดงว่าเมทริกซ์นี้ well-conditioned สำหรับ norm นี้
