norm函数的axis参数影响什么,举个例子
时间: 2024-06-03 12:08:48 浏览: 107
norm函数的axis参数指定对于哪个轴进行归一化操作。axis=0表示对每列进行归一化,axis=1表示对每行进行归一化,而axis=None表示对整个数组进行归一化。
举个例子,假设有一个2×3的数组a=[[1,2,3],[4,5,6]],则对于axis=0,norm(a,axis=0)的结果为[4.12310563, 5.38516481, 6.70820393],表示对每列进行归一化后的范数;对于axis=1,norm(a,axis=1)的结果为[3.74165739, 8.77496439],表示对每行进行归一化后的范数;而对于axis=None,norm(a,axis=None)的结果为9.539392014169456,表示对整个数组进行归一化后的范数。
相关问题
np.linalg.norm这个函数功能是什么
np.linalg.norm函数是NumPy库中计算向量或矩阵范数的函数,它可以计算一维向量或二维矩阵的各种范数,包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。具体来说,当参数axis=None时,np.linalg.norm计算的是整个向量或矩阵的范数;当axis=0时,np.linalg.norm计算的是每列向量的范数;当axis=1时,np.linalg.norm计算的是每行向量的范数。
举个例子,如果我们有一个一维向量a=[1,2,3],我们可以使用np.linalg.norm(a)计算出它的二范数,即$\sqrt{1^2+2^2+3^2}$。
np.linalg.norm的axis=-1
np.linalg.norm函数是NumPy库中用于计算向量或矩阵的范数的函数。当axis参数设置为-1时,它表示沿着最后一个轴进行计算。
具体来说,当axis=-1时,np.linalg.norm函数会对输入的数组沿着最后一个轴进行计算范数。对于二维数组,最后一个轴通常是列轴,而对于三维数组,最后一个轴通常是深度轴。
举个例子,假设我们有一个二维数组arr:
```
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
```
当我们使用np.linalg.norm(arr, axis=-1)时,它会计算每一行的范数,并返回一个一维数组,其中每个元素是对应行的范数值:
```
norms = np.linalg.norm(arr, axis=-1)
print(norms)
```
输出结果为:
```
[3.74165739 8.77496439]
```