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python中norm函数的用法详解

zbt
发布: 2023-11-15 11:07:02
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在Python中,norm()函数是用于计算向量的范数(或长度)的方法之一,可以用于一维数组、二维数组和多维数组。

python中norm函数的用法详解

在Python中,norm()函数是用于计算向量的范数(或长度)的方法之一。它可以用于一维数组、二维数组和多维数组。norm()函数的具体用法如下:

1、对于一维数组:

语法:numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

参数:

x:一维数组。

ord:范数的计算方式,默认为None,表示计算2范数。常用的取值有1、2和无穷大(np.inf)。

axis:指定计算范数的轴,默认为None,表示计算整个数组的范数。

keepdims:是否保持输出的维度,默认为False,表示不保持。

返回值:计算出的范数值。

2、对于二维数组:

语法:numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

参数:

x:二维数组。

ord:范数的计算方式,默认为None,表示计算Frobenius范数(矩阵元素平方和的平方根)。

axis:指定计算范数的轴,默认为None,表示计算整个数组的范数。

keepdims:是否保持输出的维度,默认为False,表示不保持。

返回值:计算出的范数值。

3、对于多维数组:

语法:numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

参数:

x:多维数组。

ord:范数的计算方式,默认为None,表示计算Frobenius范数。

axis:指定计算范数的轴,默认为None,表示计算整个数组的范数。

keepdims:是否保持输出的维度,默认为False,表示不保持。

返回值:计算出的范数值。

范数是用来衡量向量或矩阵的大小的一种方法,它可以用于计算距离、相似度等。在实际应用中,可以根据具体的需求选择适合的范数计算方式。

以上是python中norm函数的用法详解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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