格拉姆角场 python

格拉姆角场（Gram-Schmidt process）是一种线性代数中常用的正交化方法，用于将一组线性无关的向量转化为一组正交的向量。在Python中，可以使用NumPy库来实现格拉姆角场。

以下是使用Python实现格拉姆角场的示例代码：

import numpy as np

def gram_schmidt(vectors):
    num_vectors = len(vectors)
    orthogonal_vectors = np.zeros_like(vectors)
    
    for i in range(num_vectors):
        orthogonal_vectors[i] = vectors[i]
        for j in range(i):
            orthogonal_vectors[i] -= np.dot(vectors[i], orthogonal_vectors[j]) / np.dot(orthogonal_vectors[j], orthogonal_vectors[j]) * orthogonal_vectors[j]
        orthogonal_vectors[i] /= np.linalg.norm(orthogonal_vectors[i])
    
    return orthogonal_vectors

# 示例向量
v1 = np.array([1, 0, 0])
v2 = np.array([1, 1, 0])
v3 = np.array([1, 1, 1])

vectors = np.array([v1, v2, v3])

# 调用格拉姆角场函数
orthogonal_vectors = gram_schmidt(vectors)

print("原始向量：")
print(vectors)
print("\n正交向量：")
print(orthogonal_vectors)

运行以上代码，将得到原始向量和经过格拉姆角场处理后的正交向量。