python计算向量单位化

可以使用NumPy库中的linalg.norm函数来计算向量的L2范数（即向量的长度），然后将向量除以其长度即可实现向量的单位化。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个向量
vector = np.array([1, 2, 3])

# 计算向量的L2范数
norm = np.linalg.norm(vector)

# 对向量进行单位化
unit_vector = vector / norm

print(unit_vector)

输出结果为：

[0.26726124 0.53452248 0.80178373]

其中，向量 `[1, 2, 3]` 的长度为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2} = \sqrt{14}$，因此单位化后的向量为 $\frac{1}{\sqrt{14}}\begin{bmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{bmatrix}$。