Lai atrastu matricas vai vektora normu, mēs izmantojam Python bibliotēkas Numpy funkciju numpy.linalg.norm(). Šī funkcija atgriež vienu no septiņām matricas normām vai vienu no bezgalīgajām vektoru normām atkarībā no tās parametru vērtības.
Sintakse: numpy.linalg.norm(x, ord = nav, axis = nav)
Parametri:
x: ievade
vārds: normas kārtība
ass: Nav, atgriež vai nu vektoru, vai matricas normu, un, ja tā ir vesela skaitļa vērtība, tā norāda x asi, pa kuru tiks aprēķināta vektora norma
1. piemērs:
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)> |
>
>
Izvade:
Vector norm: 16.881943016134134>
Iepriekš minētais kods aprēķina vektora normu dimensijas vektoram (1, 10)
2. piemērs:
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)> |
cik daudz pilsētu mums ir
>
>
Izvade:
Matrix norm: 9.539392014169456>
Šeit mēs iegūstam matricas normu dimensijas matricai (2, 3)
3. piemērs:
Lai aprēķinātu matricas normu pa noteiktu asi -
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)> |
>
>
Izvade:
Matrix norm along particular axis : [3.74165739 8.77496439]>
Šis kods ģenerē matricas normu, un izvade ir arī formas (1, 2) matrica.
4. piemērs:
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)> |
>
>
Izvade:
Vector norm: 14.2828568570857 Matrix norm: 14.2828568570857>
No iepriekš minētās izvades ir skaidrs, ja mēs pārvēršam vektoru par matricu, vai arī, ja abiem ir vienādi elementi, arī to norma būs vienāda.
Rajesh Khanna