np.array 取绝对值
时间: 2023-10-22 08:06:00 浏览: 70
要使用NumPy中的np.array函数来计算矩阵的绝对值,你可以使用np.abs函数。将np.abs函数应用到一个np.array对象上,它将返回一个包含每个元素绝对值的新np.array对象。 下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, -2, 3, -4, 5])
abs_a = np.abs(a)
print(abs_a)
```
输出结果将是:
```
相关问题
np.array绝对值
np.array绝对值可以使用np.abs(x)或者abs(x)函数来计算。\[3\]例如,如果有一个数组a = np.array(\[-1, 2, -3, 4, -5\]),可以使用np.abs(a)或者abs(a)来计算数组a的绝对值,结果为array(\[1, 2, 3, 4, 5\])。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.array 数组操作](https://blog.csdn.net/qq_34035425/article/details/121119837)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
np.array的模
np.array的模指的是数组的范数或者模长。在NumPy中,可以使用`np.linalg.norm()`函数来计算一个数组的范数。
范数是一个将向量映射到非负实数的函数,它满足一些特定的性质。在NumPy中,`np.linalg.norm()`函数可以计算不同类型的范数,包括默认的二范数(也称为欧几里得范数)以及其他类型的范数,如一范数、无穷范数等。
下面是一个示例,展示如何计算一个数组的二范数和一范数:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算二范数(默认)
norm_2 = np.linalg.norm(arr)
print("二范数:", norm_2)
# 计算一范数
norm_1 = np.linalg.norm(arr, ord=1)
print("一范数:", norm_1)
```
输出结果为:
```
二范数: 7.416198487095663
一范数: 15.0
```
可以看到,二范数是数组元素平方和的平方根,而一范数是数组元素绝对值之和。通过指定`ord`参数,可以计算其他类型的范数。