importnumpyasnpdefnormalize_vector(vector):length=np.linalg.norm(vector)iflength==0:returnvectorreturnvector/length# 示例用法v=np.array([3,4,0])u=normalize_vector(v)print(u) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 在这个示例中,我们使用了NumPy库来进行向量的数学计算。np.linalg...
1. 步骤4:归一化向量 normalized_vector=vector/length# 将向量除以长度得到归一化向量 1. 步骤5:输出归一化后的向量 print("原始向量:",vector)print("归一化后的向量:",normalized_vector) 1. 2. 3. 状态图 导入库创建向量计算长度归一化向量输出结果 4. 类图 Vector- data: list+length() : float+norm...
=len(other.components):raiseValueError("Vectors must be the same dimension")returnVector(*[x-yforx,yinzip(self.components,other.components)])def__mul__(self,scalar):# *ifnotisinstance(scalar,(int,float)):raiseTypeError("Scalar must be a number")returnVector(*[x*scalarforxinself.components]...
一个单位向量的平面直角坐标系上的坐标表示可以是:(n,k) ,则有n²+k²=1。 根据向量求出该向量的单位向量的过程称为:归一化,规范化(normalize) 单位向量有无数个 标准单位向量(Standard unit vector) 拓展到n维中的标准单位向量: 使用Python实现向量规范化: 接着在之前的Vector类中,添加方法: 测试效果: ...
return math.sqrt(sum([x**2 for x in vector])) vector = [3, 4] result = vector_length(vector) print(result) # 输出: 5.0 ``` 6.向量的单位化 向量的单位化是指将向量的每个元素除以向量的模长,得到一个新的单位向量。下面是一个示例代码: ```python def normalize(vector): length = vector...
# norm_corpus = corpus_df['Document'].apply(Normalize_vector) 也可以使用DateFrame格式中的apply进行应用 Normalize_corpus =np.vectorize(Normalize_corpus)#调用函数进行分词和去除停用词corpus_norm =Normalize_corpus(corpus)#第四步:使用CountVectorizer做词频的词袋模型fromsklearn.feature_extraction.textimportCou...
@classmethoddefzero(cls,dim):"""返回一个dim维的零向量"""returncls([0]*dim)defnorm(self):"""返回向量的模"""returnmath.sqrt(sum(e**2foreinself))defnormalize(self):"""返回向量的单位向量"""ifself.norm()<self.EPSION:raiseZeroDivisionError("向量不可以为0")returnVector(self._values)/self...
如果在模块顶部出现from __future__ import annotations,fromcomplex的返回类型可以是Vector2d。这个导入会导致类型提示被存储为字符串,而不会在导入时被评估,当函数定义被评估时。没有__future__导入annotations,此时Vector2d是一个无效的引用(类尚未完全定义),应该写成字符串:'Vector2d',就好像它是一个前向引用一...
In Python, Normalize means the normal value of the array has a vector magnitude and we have to convert the array to the desired range. To do this task we are going to usenumpy.linalg.norm()method. Syntax:Here is the Syntax ofnumpy.linalg.norm()method. ...
增加下面两行代码到前面的Python文件中: data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1') print "\nL1 normalized data =", data_normalized 执行Python文件,就可以看到下面的结果: L1 normalized data: [[ 0.25210084 -0.12605042 0.16806723 -0.45378151] [ 0. 0.625 -0.046875 0.328125 ] [ ...