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python?numpy.linalg.norm函數(shù)的使用及說明

 更新時間:2023年02月05日 08:53:19   作者:天行_  
這篇文章主要介紹了python?numpy.linalg.norm函數(shù)的使用及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

numpy.linalg.norm函數(shù)的使用

1、linalg = linear(線性)+ algebra(代數(shù)),norm則表示范數(shù)。

首先需要注意的是范數(shù)是對向量(或者矩陣)的度量,是一個標量(scalar):

2、函數(shù)參數(shù)

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
  • x: 表示矩陣(也可以是一維)
  • ord:范數(shù)類型

>>> x = np.array([3, 4])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=2)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=1)
7.
>>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
4

范數(shù)理論的一個推論:

np.linalg.norm()函數(shù)用法

linalg=linear(線性)+algebra(代數(shù)),norm則表示范數(shù)。

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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