np.linalg.norm的作用
时间: 2023-08-10 21:23:35 浏览: 48
np.linalg.norm是NumPy库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数。具体来说,它可以计算向量的欧几里德范数(L2范数)、向量的L1范数、向量的最大值范数(L∞范数)以及矩阵的Frobenius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。
相关问题
np.linalg.norm(
np.linalg.norm() 是 NumPy 库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数(norm)。它可以计算向量的 1-范数、2-范数、无穷范数,以及矩阵的 Frobenius 范数。
函数的语法如下:
np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None)
参数说明:
- x:要计算范数的向量或矩阵。
- ord:范数的类型,默认为 None,表示计算 2-范数。可以取以下值:
- None:计算 2-范数。
- 'fro':计算矩阵的 Frobenius 范数。
- 1:计算 1-范数。
- 2:计算 2-范数。
- np.inf:计算无穷范数。
- axis:指定计算范数的轴方向。默认为 None,表示对整个数组进行计算。
返回值:
返回计算得到的范数值。
示例:
```python
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
norm_2 = np.linalg.norm(x) # 计算向量 x 的 2-范数
print(norm_2)
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(matrix, ord='fro') # 计算矩阵 matrix 的 Frobenius 范数
print(frobenius_norm)
```
输出结果:
```
3.7416573867739413
5.477225575051661
```
np.linalg.norm函数
np.linalg.norm函数是NumPy库中的一个用于计算向量或矩阵范数(norm)的函数。它可以计算输入数组中元素的平方和的平方根,或者矩阵的Frobenius范数(即所有元素的平方和的平方根)。函数的具体用法如下:
```python
import numpy as np
# 计算向量的L2范数
v = np.array([1, 2, 3])
l2_norm = np.linalg.norm(v)
print(l2_norm)
# 计算矩阵的Frobenius范数
m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(m)
print(frobenius_norm)
```
输出结果为:
```
3.7416573867739413
5.477225575051661
```
在上述示例中,我们分别计算了一个三维向量和一个 $2 \times 2$ 的矩阵的范数。可以看到,向量的L2范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2} \approx 3.74$,矩阵的Frobenius范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2} \approx 5.48$。
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