arr = numpy.array([2,3,4]),如何利用arr的模求arr的单位向量
时间: 2023-07-16 16:15:54 浏览: 38
可以使用NumPy库中的linalg.norm()函数计算向量的模,然后将向量除以其模即可得到单位向量。
以下是一个示例代码:
```
import numpy as np
arr = np.array([2, 3, 4])
norm = np.linalg.norm(arr) # 计算向量的模
unit_vec = arr / norm # 计算单位向量
print(unit_vec)
```
输出结果为:
```
[0.37139068 0.55708603 0.74278139]
```
因此,arr的单位向量为[0.37139068, 0.55708603, 0.74278139]。
相关问题
arr = numpy.array([2,3,4]),如何求arr的模
可以使用NumPy的`linalg.norm()`方法来计算数组的模,如下所示:
```python
import numpy as np
arr = np.array([2, 3, 4])
norm = np.linalg.norm(arr)
print(norm) # 输出 5.385164807134504
```
在这里,`np.linalg.norm()`方法接收一个数组作为参数,并返回该数组的范数(模)。默认情况下,它计算的是L2范数,即向量各元素的平方和的平方根。在这个例子中,`arr`的L2范数为5.385164807134504。
arr = np.array
arr = np.array是一个常见的Python代码,它使用了NumPy库中的array函数来创建一个多维数组。NumPy是一个用于科学计算的强大库,它提供了高性能的数值计算工具和数据结构。
通过np.array函数,我们可以将Python中的列表、元组或其他可迭代对象转换为NumPy数组。这样的数组可以是一维的,也可以是多维的。NumPy数组具有以下特点:
1. 具有相同数据类型的元素:NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,这有助于提高计算效率。
2. 快速且节省内存:NumPy数组在内存中是连续存储的,因此可以快速访问和操作数组中的元素。
3. 提供了丰富的数学函数和操作:NumPy提供了许多用于数学计算和数组操作的函数,如求和、平均值、最大值、最小值等。
下面是一个示例代码,展示了如何使用np.array创建一个简单的一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```