python numpy生成单位向量

可以使用numpy的linalg模块中的norm函数来计算向量的模长，然后将向量除以模长即可得到单位向量。具体实现如下：

import numpy as np

def unit_vector(vector):
    """返回向量的单位向量"""
    return vector / np.linalg.norm(vector)

# 示例
v = np.array([1, 2, 3])
u = unit_vector(v)
print(u)  # 输出 [0.26726124 0.53452248 0.80178373]

相关问题

numpy生成随机向量

可以使用NumPy中的random模块生成随机向量。以下是生成长度为n的随机向量的示例代码：

import numpy as np

n = 10 # 向量长度
random_vector = np.random.rand(n) # 生成长度为n的随机向量
print(random_vector)

其中，`np.random.rand(n)`函数用于生成长度为n的0到1之间的随机数，返回一个形状为(n,)的一维数组。如果需要生成其他分布的随机向量，可以使用NumPy中的其他随机函数，如`np.random.randn(n)`用于生成标准正态分布的随机向量。

python numpy 创建随机整数向量

在Python中，可以使用NumPy库创建随机整数向量。NumPy提供了一个`numpy.random`模块，其中包含了各种生成随机数的功能。下面是一些常见的例子：

1. 如果你想生成指定范围内的均匀随机整数，可以使用`numpy.random.randint`函数。例如，创建一个长度为10、范围从0到9的整数向量：

import numpy as np

random_ints = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(random_ints)

这里，`size`参数指定了向量的长度。

2. 对于更复杂的分布，如正态分布或泊松分布，你可以使用`numpy.random.randn`（对于标准正态分布）或`numpy.random.poisson`（对于泊松分布），然后对结果取整得到整数：

normal_distribution = np.round(np.random.randn(10))
poisson_distribution = np.random.poisson(lam=5, size=10).astype(int)