ภาพรวม
ใช้ numpy.linalg.cond() คำนวณ condition number รองรับ 7 norms ตามพารามิเตอร์ p พารามิเตอร์ p = 2 หมายถึง 2-norm (L2 norm / largest 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... 3.7320508075688776
หมายเหตุ: Condition number ด้วย 2-norm ใช้ค่า singular value ที่ใหญ่ที่สุด ค่า ~3.73 แสดงว่าเมทริกซ์นี้ well-conditioned
