np.linalg.norm中axis=-1
时间: 2023-11-19 07:50:38 浏览: 100
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。
相关问题
np.linalg.norm axis=-1
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下,矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时,函数将保持结果的二维特性。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的范数值。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时,函数将按列计算每列的1范数值。
综上所述,若`axis`参数为-1,则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下,`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
np.linalg.norm(vectors, axis=0)
`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 是一个计算向量的范数的操作。
在这个操作中,`vectors` 表示一个向量矩阵,其中每一列都是一个向量。然后,`axis=0` 参数指定对每一列进行操作,即计算每个向量的范数。
具体来说,`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 将计算每个列向量的范数,生成一个与列向量个数相同的一维数组。
例如,假设有一个 3x2 的向量矩阵 `vectors`:
```
vectors = np.array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
```
应用 `np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 操作后,会得到一个包含两个元素的一维数组:
```
array([5.91607978, 7.48331477])
```
这里的第一个元素是列向量 `[1, 3, 5]` 的范数,第二个元素是列向量 `[2, 4, 6]` 的范数。
总结起来,`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 可以用来计算向量矩阵中每个列向量的范数。