Aby znaleźć normę macierzową lub wektorową, używamy funkcji numpy.linalg.norm() z biblioteki Pythona Numpy. Funkcja ta zwraca jedną z siedmiu norm macierzowych lub jedną z nieskończonych norm wektorowych w zależności od wartości jej parametrów.
Składnia: numpy.linalg.norm(x, ord=Brak, oś=Brak)
Parametry:
X: wejście
słowo: porządek normy
oś: Brak, zwraca normę wektorową lub macierzową, a jeśli jest to wartość całkowita, określa oś x, wzdłuż której zostanie obliczona norma wektorowa
Przykład 1:
Python3
siostra
# 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)> |
>
>
Wyjście:
Vector norm: 16.881943016134134>
Powyższy kod oblicza normę wektorową wektora wymiaru (1, 10)
Przykład 2:
Python3
połączenie pd
# 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)> |
>
>
Wyjście:
Matrix norm: 9.539392014169456>
Tutaj otrzymujemy normę macierzową dla macierzy wymiaru (2, 3)
Przykład 3:
Aby obliczyć normę macierzy wzdłuż określonej osi –
konwersja daty na ciąg
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)> |
>
>
Wyjście:
Matrix norm along particular axis : [3.74165739 8.77496439]>
Kod ten generuje normę macierzową, a wynikiem jest także macierz kształtu (1, 2)
Przykład 4:
Python3
stosuj Javę
# 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)> |
>
>
Wyjście:
Vector norm: 14.2828568570857 Matrix norm: 14.2828568570857>
Z powyższego wyniku jasno wynika, że jeśli przekształcimy wektor w macierz lub jeśli oba mają te same elementy, wówczas ich norma również będzie równa.