la.norm()
时间: 2023-06-21 10:17:42 浏览: 55
`la.norm()` 是 NumPy 中的一个线性代数函数,用于计算向量或矩阵的范数。它的语法如下:
```python
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
```
其中,参数 `x` 表示要计算范数的向量或矩阵,`ord` 表示范数的类型,可以是:
- 1:一范数(向量元素绝对值之和或矩阵列和的最大值)
- 2:二范数(向量元素平方和的平方根或矩阵的最大奇异值)
- np.inf:无穷范数(向量元素绝对值的最大值或矩阵行和的最大值)
`axis` 表示沿着哪个轴计算范数,如果为 `None` 则计算整个向量或矩阵的范数。`keepdims` 表示是否保持计算结果的维度。
例如,计算向量 x 的二范数可以这样写:
```python
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
norm_x = np.linalg.norm(x, ord=2)
print(norm_x)
```
输出结果为:
```
3.7416573867739413
```
计算矩阵 A 的无穷范数可以这样写:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
norm_A = np.linalg.norm(A, ord=np.inf, axis=0)
print(norm_A)
```
输出结果为:
```
[5. 6.]
```
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LA.norm(pred[:, r_bone[0], :] - pred[:, r_bone[1], :], 2, dim=-1)
这段代码是在计算预测值pred中的两个关节点r_bone[0]和r_bone[1]之间的欧几里得距离,其中dim=-1表示在最后一个维度上执行计算。具体地,pred[:, r_bone[0], :]和pred[:, r_bone[1], :]分别表示预测值中的第r_bone[0]个关节点和第r_bone[1]个关节点,":"表示在其他维度上取所有的值。最后,L2范数函数LA.norm计算这两个关节点之间的欧几里得距离。
测试输入说明:输入为一个矩阵,','表示一行输入结束。例如-4 -3 -2,-1 0 1,2 3 4 预期输出: 列范数,谱范数,无穷范数,F范数= 7.0 7.3484692283495345 9.0 7.745966692414834 已给代码: import numpy as np import numpy.linalg as LA # 矩阵列范数、谱范数、无穷范数、F范数 并依此返回 def matrix_norm(mat): # ------ Begin ------ # # ------ End ------ #
以下是实现矩阵范数的代码:
```python
import numpy as np
import numpy.linalg as LA
# 矩阵列范数、谱范数、无穷范数、F范数 并依此返回
def matrix_norm(mat):
col_norm = LA.norm(mat, ord=1)
spec_norm = LA.norm(mat, ord=2)
inf_norm = LA.norm(mat, ord=np.inf)
fro_norm = LA.norm(mat, ord='fro')
return col_norm, spec_norm, inf_norm, fro_norm
```
在上述代码中,我们使用了 `numpy.linalg.norm` 函数,该函数可以计算矩阵的不同范数。`ord` 参数用于指定范数的类型,例如 `ord=1` 表示计算列范数,`ord=2` 表示计算谱范数,`ord=np.inf` 表示计算无穷范数,`ord='fro'` 表示计算 Frobenius 范数。