numpy.linalg.norm
时间: 2023-11-02 11:02:37 浏览: 50
numpy.linalg.norm是numpy库中用于计算向量或矩阵的范数的函数。范数是一种衡量向量或矩阵大小的方式。函数的语法如下:
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
参数说明:
- x:要计算范数的向量或矩阵。
- ord:指定计算的范数类型。默认为None,表示计算二范数。常用的取值有:
- None:计算二范数(默认)。
- 'fro':计算Frobenius范数,即矩阵的所有元素的平方和再开根号。
- 'nuc':计算核范数,即矩阵的奇异值之和。
- 1:计算1范数,即矩阵的列和的最大值。
- -1:计算负无穷范数,即矩阵的行和的最小值。
- np.inf:计算正无穷范数,即矩阵的行和的最大值。
- -np.inf:计算负无穷范数,即矩阵的列和的最小值。
- axis:指定在哪个轴上进行范数计算。默认为None,表示对整个数组进行计算。可以指定0表示按列计算,1表示按行计算。
- keepdims:指定是否保持结果的维度。默认为False,表示降维处理。
函数返回范数的计算结果。在计算向量范数时,返回一个标量;在计算矩阵范数时,返回一个矩阵。
相关问题
numpy.linalg.norm()函数
`numpy.linalg.norm()`函数是用来计算向量或矩阵的范数的。在numpy中,我们可以使用该函数来计算一维或二维数组的范数。
对于一维数组,`numpy.linalg.norm()`函数的默认情况下会计算其二范数(即向量的长度),也可以通过指定`ord`参数来计算其他类型的范数,例如一范数(向量元素的绝对值之和)或无穷范数(向量元素的最大值)。
对于二维数组,`numpy.linalg.norm()`函数的默认情况下会计算其二范数,也可以通过指定`ord`参数来计算其他类型的范数。此外,还可以通过指定`axis`参数来沿指定的轴计算范数。
举个例子,对于一维数组a,可以通过以下代码计算其二范数:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
norm_a = np.linalg.norm(a)
print(norm_a) # 输出结果为 5.477225575051661
```
对于二维数组b,可以通过以下代码计算其一范数:
```python
b = np.array([[1, -2, 3], [4, -5, 6], [-7, 8, -9]])
norm_b = np.linalg.norm(b, ord=1)
print(norm_b) # 输出结果为 17.0
```
对于二维数组c,可以通过以下代码计算其行向量的无穷范数:
```python
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
norm_c = np.linalg.norm(c, ord=np.inf, axis=1)
print(norm_c) # 输出结果为 [3. 6.]
```
以上是一些简单的例子,`numpy.linalg.norm()`函数还有许多其他的用法和参数,可以根据具体情况灵活使用。
from numpy.linalg import norm
The `norm` function from `numpy.linalg` module is used to calculate various matrix and vector norms. It takes an array-like object as input and returns the norm of that object. The norm can be specified using the optional `ord` parameter, which can take values like 1, 2, -1, -2, etc.
For example, to calculate the Euclidean norm of a vector `v`, we can use the following code:
```
import numpy as np
v = np.array([1, 2, 3])
norm_v = np.linalg.norm(v)
print(norm_v)
```
This will output `3.74165738677`, which is the Euclidean norm of the vector `[1, 2, 3]`.