norm 求矩阵或向量的范数 det 计算行列式的值 matrix_rank 计算矩阵的秩 eig 计算矩阵的特征值(eigenvalue)和特征向量(eigenvector) inv 计算非奇异矩阵(nn阶方阵)的逆矩阵 pinv 计算矩阵的摩尔-彭若斯(Moore-Penrose)广义逆 qr QR分解(把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积) svd 计算奇异值分解(sing
在NumPy中,求范数通常使用.linalg.norm函数。范数可以是向量的L1范数、L2范数(欧几里得范数)、L∞范数(最大范数)等。下面是一些示例代码,展示如何使用numpy.linalg.norm函数来计算不同类型范数。 L2范数(欧几里得范数) python import numpy as np # 创建一个向量 vector = np.array([1,2, 3]) # 计算L2范数 ...
3))# compute norm of vectorvec_norm=np.linalg.norm(vec)print("Vector norm:")print(vec_norm)# computer norm of matrixmat_norm=np.linalg.norm(mat)print("Matrix norm:")print(mat_norm)
我们可以使用numpy.linalg.norm()函数,具体来说,以下是一些实现方式的对比。 importnumpyasnp# 方法一:使用 linalg.normvector=np.array([3,4])length_1=np.linalg.norm(vector)# 方法二:手动计算length_2=np.sqrt(np.sum(vector**2))# 打印结果print(f"使用 linalg.norm 计算的模长:{length_1}")print...
norm=np.sqrt(sum_squared) 1. 这样我们就得到了向量vector的二范数norm。 完整代码 下面是完整的代码实现: importnumpyasnp# 定义一个向量vector=np.array([1,2,3,4,5])# 计算向量的平方squared_vector=np.square(vector)# 计算向量的平方和sum_squared=np.sum(squared_vector)# 计算向量的二范数norm=np...
Matrix norm: 5.47722557505 Explanation: v = np.arange(7): This line creates a 1D NumPy array v with elements ranging from 0 to 6. result = np.linalg.norm(v): This line computes the 2-norm (also known as the Euclidean norm) of the vector v. The 2-norm is the square root of the...
vector=np.linspace(0,1,5)print("Vector created using np.linspace(): numpyarray.com")print(vector) Python Copy Output: 这个示例创建了一个包含5个元素的向量,这些元素在0到1之间均匀分布。np.linspace()函数的参数分别是起始值、结束值和元素数量。
vector = np.array([[1, 2], [3, 4]]) norm = np.linalg.norm(vector) print("范数:", norm) # 输出:范数: 7.0710678118654755 计算矩阵的范数: import numpy as np matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) norm = np.linalg.norm(matrix) ...
norm1 = np.linalg.norm(vector1) norm2 = np.linalg.norm(vector2) 5.计算余弦相似度: cosine_similarity = dot_product / (norm1 某 norm2) 余弦相似度的值范围从-1到1,其中1表示两个向量完全一样,-1表示两个向量完全相反,0表示两个向量没有任何关系。 除了上述的简单计算方式,还可以通过使用NumPy的...
importnumpyasnpdefcalculate_l2_norm(vector):""" 计算给定向量的L2范数 """returnnp.linalg.norm(vector)if__name__=="__main__":vec=np.array([1,2,3])print(f"L2 Norm of the vector:{calculate_l2_norm(vec)}") 1. 2. 3. 4.