import numpy as np 定义一个向量 vector = np.array([3, 4]) 计算向量的长度 length = np.linalg.norm(vector) print("向量的长度为:", length) 输出结果为: 向量的长度为: 5.0 在这个示例中,我们定义了一个二维向量[3, 4],然后使用numpy.linalg.norm函数计算其长度,结果为5.0
1.np.linalg.norm:进行范数运算,范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar); 2.np.linalg.eigh:计算矩阵特征向量,PCA中有使用到,下面是几个例子: >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([ 1., 2., 3.]) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], ...
row_norm = np.linalg.norm(B, ord=2, axis=1)print("沿行计算的L2范数:", row_norm) # 沿列计算L1范数 col_norm = np.linalg.norm(B, ord=1, axis=0)print("沿列计算的L1范数:", col_norm) AI代码助手复制代码 输出结果为: 沿行计算的L2范数:[3.74165739 8.77496439]沿列计算的L1范数:[5. ...
1.np.linalg.norm() 的官方文档 有了基础知识,我们来看看np.linalg.norm() 的用法 norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中: x,表示要度量的向量 ord,表示范数的种类,默认为2 范数。ord = np.inf 表示无穷范数 axis, axis=0 表示按列向量来进行处理,求多个列向量的范数; axis =1 表示按...
在Python中,norm函数用于计算向量的范数。向量的范数是一个标量值,表示向量的大小或长度。 norm函数的用法如下: numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 参数说明: x: 输入的向量或数组。 ord: 范数的类型。默认为None,表示计算2范数(欧几里德范数)。可以是整数、无穷大(np.inf)、负无穷...
1、linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。 2、函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根(matla...
-norm_value = np.linalg.norm(data) # 可能引发TypeError+norm_value = np.linalg.norm(np.array(data)) # 正确用法 1. 2. 解决方案 为了帮助用户自动化解决上述问题,我们设计了以下脚本,确保输入数据符合norm函数的要求。 查看自动化脚本 importnumpyasnpdefcalculate_norm...
请注意,如 perimosocordiae 所示,从 NumPy 1.9 版开始, np.linalg.norm(x, axis=1) 是计算 L2 范数的最快方法。 对于numpy < 1.9 如果您正在计算 L2 范数,则可以直接计算它(使用 axis=-1 参数对行求和): np.sum(np.abs(x)**2,axis=-1)**(1./2) 当然可以类似地计算 Lp 范数。 它比np.appl...
np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数)首先:help(np.linalg.norm) 查看其文档:1 norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 这里我们只对常用设置进行说明,x表示要度量的向量,ord表示范数的种类,axis表示向量的计算方向,keepdims表示设置是否保持维度不变。用法:...