y /= np.linalg.norm(y)

`y /= np.linalg.norm(y)`是一个用于归一化向量的操作。它将向量y除以其范数，以确保向量的长度为1。这个操作可以用来将向量映射到单位长度，常用于机器学习和数据处理中。

以下是一个演示例子：

import numpy as np

y = np.array([3, 4, 5])
y /= np.linalg.norm(y)

print(y)  # 输出：[0.42426407 0.56568542 0.70710678]

这里，我们首先创建了一个向量y，然后使用`np.linalg.norm(y)`计算了向量y的范数。最后，我们将向量y除以其范数，得到了归一化后的向量。

相关问题

loss = np.linalg.norm(y - x @ B, ord = 2)**2/200 + 0.5 * np.linalg.norm(B, ord = 2)**2改写

这个问题可以回答。将原式子中的两个二次范数展开，可以得到：

loss = (1/200) * (y - x @ B).T @ (y - x @ B) + (.5) * B.T @ B

其中，@ 表示矩阵乘法，.T 表示矩阵转置。

解释：min_val = -15 max_val = 15 num_points = 130 x = np.linspace(min_val, max_val, num_points) y = 3 * np.square(x) + 5 y /= np.linalg.norm(y)

这段代码的作用是在一定范围内生成一组包含130个点的二次函数曲线，其中y轴方向上的单位向量长度为5。具体来说，代码中使用了numpy库中的linspace函数生成了一个从-15到15的包含130个数的等差数列x，然后通过numpy中的square函数对x数组中的每个元素进行平方运算，并乘以3得到y值数组。最后，使用numpy中的norm函数对y值数组进行归一化处理，使得y轴方向上的单位向量长度为5。