np.linalg.norm(data - np.dot(dictionary, coef))
时间: 2023-11-02 18:41:36 浏览: 37
这段代码是用来计算数据矩阵和字典矩阵的乘积与系数矩阵的差的二范数。其中,data是一个数据矩阵,dictionary是一个字典矩阵,coef是一个系数矩阵。np.dot函数是用来计算两个矩阵的乘积的,np.linalg.norm函数是用来计算矩阵的二范数的。矩阵的二范数是矩阵中所有元素的平方和的平方根。这段代码的作用是衡量数据矩阵与字典矩阵的乘积与系数矩阵的差的程度,如果二范数越小,则表示重构误差越小,即字典矩阵和系数矩阵越能够准确地重构数据矩阵。
相关问题
np.linalg.norm(118, -5)
np.linalg.norm()函数的第一个参数是数组或向量,第二个参数是可选的指定范数的参数。
在您提供的例子中,np.linalg.norm(118, -5)中的参数不符合函数的要求,导致错误。
为了计算向量或数组的范数,您需要将它们作为数组传递给np.linalg.norm()函数。例如,如果要计算向量 [118, -5] 的范数,可以这样使用:
```python
import numpy as np
vector = np.array([118, -5])
norm = np.linalg.norm(vector)
print(norm)
```
这将输出向量的范数值。如果要指定不同的范数(例如,L1范数或L2范数),可以将相应的参数传递给np.linalg.norm()函数。例如:
```python
# 计算L1范数
norm_l1 = np.linalg.norm(vector, ord=1)
# 计算L2范数
norm_l2 = np.linalg.norm(vector, ord=2)
print(norm_l1, norm_l2)
```
希望这能帮到您!
np.linalg.norm中axis=-1
np.linalg.norm中axis=-1表示沿着最后一个轴进行计算向量的范数。具体来说,如果输入是一个形状为(m, n)的数组,则输出形状为(m,)的向量,其中每个元素都是输入数组的每一行向量的范数。
例如,如果输入是一个形状为(3, 4)的数组a,则输出将是一个形状为(3,)的数组,其中第i个元素是a的第i行向量的范数。