np.linalg.norm什么意思?
时间: 2023-11-02 07:25:29 浏览: 70
np.linalg.norm是numpy库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数。范数是将向量或矩阵映射到一个实数的函数,可以理解为向量或矩阵的长度或大小。常见的范数有L1范数、L2范数等。np.linalg.norm函数可以计算向量或矩阵的不同范数,例如:
np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None)
其中,x是向量或矩阵;ord是范数的阶数,默认为2,即L2范数;axis是计算范数的轴方向,默认为None,即对整个向量或矩阵计算范数。
相关问题
np.linalg.norm是什么东西
`np.linalg.norm`是NumPy库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数。其函数原型为:
```
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
```
其中,x表示要计算范数的向量或矩阵,ord表示要计算的范数类型,默认为None,即计算L2范数,axis表示在哪个维度上计算范数,keepdims表示是否保留计算结果的维度。
例如,计算向量x的L2范数可以使用如下代码:
```
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
norm = np.linalg.norm(x)
print(norm)
```
输出结果为:
```
3.7416573867739413
```
这表示向量x的L2范数为3.7417。
np.linalg.norm
`np.linalg.norm` 是 NumPy 库中的一个函数,用于计算一个向量的范数。它可以计算不同维度的向量的不同范数,比如向量的 L1 范数、L2 范数等。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 计算向量的 L2 范数
v = np.array([3, 4])
l2_norm = np.linalg.norm(v)
print(l2_norm) # 输出 5.0
# 计算矩阵的 Frobenius 范数
m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
fro_norm = np.linalg.norm(m)
print(fro_norm) # 输出 5.477225575051661
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个二维向量 `v`,然后使用 `np.linalg.norm` 计算了它的 L2 范数。接着,我们定义了一个矩阵 `m`,并使用 `np.linalg.norm` 计算了它的 Frobenius 范数。