Định mức Python
Hàm numpy. linalg. Norm() tính toán chỉ tiêu của ma trận hoặc vectơ trong Python bằng thư viện NumPyvà trả về một trong bảy định mức tùy thuộc vào các tham số được chỉ định làm đầu vào cho hàm này
Numpy Lưới Lưới. cục mịch. Hàm meshgrid() trong Python np. hstack. Hàm Python Numpy Hstack() cục mịch. ngẫu nhiên. randn(). Tạo mảng ngẫu nhiên Mục lục
các np. linalg. Hàm định mức () trong NumPycác np. linalg. Norm() hàm trong NumPy tính toán một trong tám định mức ma trận hoặc định mức vectơ khác nhau và có thể được sử dụng với ma trận, vectơ và mảng chung. Đây là một công cụ hữu ích khi bạn cần tính toán khoảng cách giữa các phần tử trong tập dữ liệu của mình Bạn cũng có thể sử dụngMatrix norm: 9.5393920141694564 để tính khoảng cách Euclide theo cặp giữa hai tập hợp điểm. Vấn đề này liên quan nhiều hơn một chút và tôi có một bài đăng riêng về cách tính khoảng cách theo cặp Tìm ma trận hoặc định mức vectơ bằng NumPy Cải thiện bài viết Lưu bài viết Thích bài viết
Cải thiện bài viết Lưu bài viết Để tìm chuẩn ma trận hoặc vectơ, chúng ta sử dụng hàm numpy. linalg. định mức () của thư viện Python Numpy. Hàm này trả về một trong bảy định mức ma trận hoặc một trong các định mức vectơ vô hạn tùy thuộc vào giá trị của các tham số của nó.
Ví dụ 1. Python3Matrix norm: 9.5393920141694565 Matrix norm: 9.5393920141694566 Matrix norm: 9.5393920141694567
Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.5393920141694569 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.5393920141694560______01 Matrix norm: 9.5393920141694562
Matrix norm: 9.5393920141694563 Matrix norm: 9.5393920141694564 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.5393920141694566
Matrix norm: 9.5393920141694567 Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.5393920141694569 Matrix norm: 9.5393920141694562 Matrix norm: 9.5393920141694567____112 Đầu ra. Matrix norm: 9.5393920141694562 Đoạn mã trên tính toán chuẩn vectơ của vectơ có chiều (1, 10) Python3Matrix norm: 9.5393920141694565 Matrix norm: 9.5393920141694566 Matrix norm: 9.5393920141694567
Matrix norm: 9.53939201416945616 Matrix norm: 9.53939201416945617 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945619 Matrix norm: 9.53939201416945660 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945662 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945664 Matrix norm: 9.53939201416945665 Matrix norm: 9.53939201416945666 Matrix norm: 9.53939201416945667 Matrix norm: 9.53939201416945668 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945650 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945652 Matrix norm: 9.53939201416945653
Matrix norm: 9.53939201416945654 Matrix norm: 9.53939201416945655 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945657
Matrix norm: 9.5393920141694567 Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.53939201416945660 Matrix norm: 9.5393920141694562 Matrix norm: 9.5393920141694567____763 Đầu ra. Matrix norm: 9.539392014169456 Ở đây, chúng ta lấy chuẩn ma trận cho ma trận có số chiều (2, 3) Python3Matrix norm: 9.5393920141694565 Matrix norm: 9.5393920141694566 Matrix norm: 9.5393920141694567
Matrix norm: 9.53939201416945617 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945619 Matrix norm: 9.53939201416945660 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945662 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945664 Matrix norm: 9.53939201416945665 Matrix norm: 9.53939201416945666 Matrix norm: 9.53939201416945667 Matrix norm: 9.53939201416945668 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945650 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945652 Matrix norm: 9.53939201416945653
Matrix norm: 9.53939201416945684 Matrix norm: 9.53939201416945655 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945687 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945660 Matrix norm: 9.5393920141694562
Matrix norm: 9.5393920141694567 Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.53939201416945693 Matrix norm: 9.5393920141694562 Matrix norm: 9.5393920141694567____763 Đầu ra. Matrix norm: 9.5393920141694561 Mã này tạo ra một ma trận định mức và đầu ra cũng là một ma trận dạng (1, 2) Python3Matrix norm: 9.5393920141694565 Matrix norm: 9.5393920141694566 Matrix norm: 9.5393920141694567
Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.5393920141694569 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.5393920141694560______804 Matrix norm: 9.5393920141694562
Matrix norm: 9.53939201416945606 Matrix norm: 9.53939201416945617 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945609 Matrix norm: 9.53939201416945664 Matrix norm: 9.53939201416945661 Matrix norm: 9.53939201416945664 Matrix norm: 9.53939201416945603
Matrix norm: 9.5393920141694563 Matrix norm: 9.5393920141694564 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.5393920141694566
Matrix norm: 9.5393920141694567 Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.5393920141694569 Matrix norm: 9.5393920141694562 Matrix norm: 9.5393920141694567____112
Matrix norm: 9.53939201416945614 Matrix norm: 9.53939201416945655 Matrix norm: 9.5393920141694560 Matrix norm: 9.53939201416945657
Matrix norm: 9.5393920141694567 Matrix norm: 9.5393920141694568 Matrix norm: 9.53939201416945660 Matrix norm: 9.5393920141694562 Matrix norm: 9.5393920141694567____763 Đầu ra. Matrix norm: 9.5393920141694566 Từ kết quả trên, rõ ràng nếu chúng ta chuyển đổi một vectơ thành ma trận hoặc nếu cả hai có cùng phần tử thì chuẩn của chúng cũng sẽ bằng nhau. Ghi chú cá nhân của tôi arrow_drop_up Tiết kiệm Vui lòng Đăng nhập để nhận xét.Định mức trong Python là gì?Chuẩn của vectơ đề cập đến độ dài hoặc độ lớn của vectơ . Có nhiều cách khác nhau để tính độ dài. Chuẩn của vectơ là một giá trị không âm.
Định mức NumPy là gì?Định mức NumPy của vectơ trong python được được sử dụng để lấy định mức ma trận hoặc vectơ chúng tôi sử dụng numpy. linalg. hàm định mức (). Hàm này được sử dụng để tính toán một trong tám định mức ma trận khác nhau hoặc một trong các định mức vectơ, tùy thuộc vào giá trị của tham số thứ tự.
Làm cách nào để tìm định mức trong NumPy?Để tìm chuẩn ma trận hoặc vectơ, chúng ta sử dụng hàm numpy. linalg. norm() của thư viện Python Numpy.
Định mức dùng để làm gì?norm (Các hàm MATLAB) Chuẩn của ma trận là một đại lượng vô hướng cung cấp một số thước đo độ lớn của các phần tử của ma trận . Hàm định mức tính toán một số loại định mức ma trận khác nhau. n = Norm(A) trả về giá trị số ít lớn nhất của A , max(svd(A)).
Công thức định mức là gì?Định mức L1 được tính bằng tổng của các giá trị vectơ tuyệt đối, trong đó giá trị tuyệt đối của một đại lượng vô hướng sử dụng ký hiệu. a1. Trên thực tế, chuẩn là phép tính khoảng cách Manhattan từ gốc của không gian vectơ. . v. 1 =. a1. +. a2. +. a3. |