python 向量平方和

Python中求向量的平方和可以使用numpy库的功能来实现。下面是一个例子：

import numpy as np

# 定义一个向量
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 求向量的平方和
squared_sum = np.sum(vector**2)

print("向量的平方和为:", squared_sum)

运行以上代码，将输出向量的平方和。在这个例子中，向量 [1, 2, 3, 4, 5] 的平方和为 55。

相关问题

python向量内积

Python中计算向量内积可以使用numpy库中的dot函数。首先，我们需要将向量表示为numpy数组。例如，将向量a表示为a=np.asarray([1,1,1])。然后，我们可以使用a.dot(a)计算向量a与自身的内积。在这个例子中，我们得到的结果就是向量a的长度的平方。此外，还可以使用np.linalg.norm(a)函数计算向量a的长度。这两种方法都可以用来计算向量的内积。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [向量内积几何意义与python实现、应用](https://blog.csdn.net/u013537270/article/details/126940820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python 求向量间内积 和外积](https://blog.csdn.net/rourouwanzi1992/article/details/124657416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Python 向量模长

在Python中，可以使用NumPy库来计算向量的模长。可以定义一个函数，接受一个NumPy数组作为参数，并使用np.linalg.norm()函数来计算向量的模长。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def vector_length(vector):
    return np.linalg.norm(vector)

你可以将你的向量作为参数传递给这个函数，然后打印出结果。例如，如果你的向量是\[3, 4\]，你可以这样测试代码：

vector = np.array(\[3, 4\])
print(vector_length(vector))

这将输出向量的模长，即5.0。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现元素平方和和模长的计算方法](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129761676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]