z=[[1],[1]],x=[[2],[2]]用python计算z-x的二范数
时间: 2023-10-23 07:13:06 浏览: 21
可以使用NumPy库来计算二范数。
首先,需要将z和x转换为NumPy数组,然后计算它们的差:
```python
import numpy as np
z = np.array([[1], [1]])
x = np.array([[2], [2]])
diff = z - x
```
接下来,计算差的二范数:
```python
norm = np.linalg.norm(diff)
print(norm)
```
输出结果为:
```
2.0
```
因此,z-x的二范数为2.0。
相关问题
z=[1,1],x=[2,2]用python计算z-x的二范数
可以使用NumPy库中的linalg.norm函数来计算向量的二范数。具体的计算代码如下:
```python
import numpy as np
z = np.array([1, 1])
x = np.array([2, 2])
norm = np.linalg.norm(z - x)
print(norm)
```
输出结果为1.4142135623730951,即z-x的二范数。
用python绘制图形Z=x*2exp(-x*2-y*2
可以使用Python的matplotlib库来绘制三维图形。以下是一个简单的例子,展示如何使用matplotlib绘制一个三维曲面图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 定义函数
def z_func(x,y):
return x**2*np.exp(-x**2-y**2)
# 生成x轴和y轴数据
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 生成z轴数据
Z = z_func(X,Y)
# 绘制三维曲面图
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子中,我们定义了一个函数z_func,用来计算z轴的值。然后使用numpy库中的linspace函数生成x轴和y轴的数据,并将它们传给meshgrid函数,生成一个网格点矩阵。接着使用z_func计算出每个点的z轴值,生成一个z轴矩阵。最后使用plot_surface函数将x轴、y轴和z轴的数据传入,绘制出三维曲面图。