Finden Sie mit NumPy eine Matrix oder Vektornorm
Um eine Matrix- oder Vektornorm zu finden, verwenden wir die Funktion numpy.linalg.norm() der Python-Bibliothek Numpy. Diese Funktion gibt abhängig vom Wert ihrer Parameter eine der sieben Matrixnormen oder eine der unendlichen Vektornormen zurück.
Syntax: numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None)
Parameter:
X: Eingang
Wort: Ordnung der Norm
Achse: Keine gibt entweder eine Vektor- oder eine Matrixnorm zurück. Wenn es sich um einen ganzzahligen Wert handelt, gibt er die x-Achse an, entlang derer die Vektornorm berechnet wird
Beispiel 1:
Python3
# import library> import> numpy as np> # initialize vector> vec> => np.arange(> 10> )> # compute norm of vector> vec_norm> => np.linalg.norm(vec)> print> (> 'Vector norm:'> )> print> (vec_norm)> |
Ausgabe:
Vector norm: 16.881943016134134
Der obige Code berechnet die Vektornorm eines Vektors der Dimension (1, 10).
Beispiel 2:
Python3
# import library> import> numpy as np> # initialize matrix> mat> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ],> > [> 4> ,> 5> ,> 6> ]])> # compute norm of matrix> mat_norm> => np.linalg.norm(mat)> print> (> 'Matrix norm:'> )> print> (mat_norm)> |
Ausgabe:
Matrix norm: 9.539392014169456
Hier erhalten wir die Matrixnorm für eine Matrix der Dimension (2, 3)
Beispiel 3:
So berechnen Sie die Matrixnorm entlang einer bestimmten Achse:
Python3
# import library> import> numpy as np> mat> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ],> > [> 4> ,> 5> ,> 6> ]])> # compute matrix num along axis> mat_norm> => np.linalg.norm(mat, axis> => 1> )> print> (> 'Matrix norm along particular axis :'> )> print> (mat_norm)> |
Ausgabe:
Matrix norm along particular axis : [3.74165739 8.77496439]
Dieser Code generiert eine Matrixnorm und die Ausgabe ist ebenfalls eine Formmatrix (1, 2).
Beispiel 4:
Python3
# import library> import> numpy as np> # initialize vector> vec> => np.arange(> 9> )> # convert vector into matrix> mat> => vec.reshape((> 3> ,> 3> ))> # compute norm of vector> vec_norm> => np.linalg.norm(vec)> print> (> 'Vector norm:'> )> print> (vec_norm)> # computer norm of matrix> mat_norm> => np.linalg.norm(mat)> print> (> 'Matrix norm:'> )> print> (mat_norm)> |
Ausgabe:
Vector norm: 14.2828568570857 Matrix norm: 14.2828568570857
Aus der obigen Ausgabe geht hervor, dass, wenn wir einen Vektor in eine Matrix umwandeln, oder wenn beide dieselben Elemente haben, auch ihre Norm gleich ist.
