NumPy-Größe in Python

1. Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.linalg.norm() in Python
2. Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.dot() in Python
3. Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.einsum() in Python

In diesem Tutorial werden die Methoden zur Berechnung der Größe eines Vektors in NumPy vorgestellt.

Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.linalg.norm() in Python

Angenommen, wir haben einen Vektor in Form eines eindimensionalen NumPy-Arrays und möchten dessen Betrag berechnen. Dazu können wir die Funktion numpy.linalg.norm() verwenden. Das Untermodul numpy.linalg der Bibliothek NumPy enthält Funktionen zur linearen Algebra. Die Funktion norm() im Untermodul numpy.linalg nimmt den Vektor als Eingabeparameter und gibt seinen Betrag zurück.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.linalg.norm(v)
print(magnitude)

Ausgabe:

5.196152422706632

Im obigen Code haben wir den Betrag des Vektors v mit der Funktion np.linalg.norm(v) berechnet. Zuerst haben wir unseren Vektor v in Form eines 1D-NumPy-Arrays mit der Funktion n.array() erstellt. Wir haben dann seinen Betrag mit der Funktion np.linalg.norm(v) berechnet und die Ausgabe in der Variablen magnitude gespeichert.

Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.dot() in Python

Wir können auch die Funktion numpy.dot() zusammen mit der Funktion numpy.sqrt() verwenden, um die Größe eines Vektors in NumPy zu berechnen. Die Funktion numpy.dot() berechnet das Skalarprodukt zwischen zwei verschiedenen Vektoren und die Funktion numpy.sqrt() wird verwendet, um die Quadratwurzel einer bestimmten Zahl zu berechnen. Wir können das Skalarprodukt des Vektors mit sich selbst berechnen und dann die Quadratwurzel des Ergebnisses ziehen, um die Größe des Vektors zu bestimmen.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.sqrt(v.dot(v))
print(magnitude)

Ausgabe:

5.196152422706632

Zuerst haben wir unseren Vektor v in Form eines 1D-NumPy-Arrays mit der Funktion n.array() erstellt. Wir haben dann das Skalarprodukt des Vektors v mit sich selbst durch die Funktion v.dot(v) berechnet und die Quadratwurzel des resultierenden Wertes mit der Funktion np.sqrt(v.dot(v)) gezogen. Das Ergebnis der Quadratwurzel ist der Betrag des Vektors v.

Berechnen Sie die NumPy-Größe mit der Funktion numpy.einsum() in Python

Die Funktion numpy.einsum() führt die Einstein-Summierungskonvention für ihre Operanden aus. Diese Methode ist ähnlich wie das Punktprodukt eines Vektors mit sich selbst zu nehmen. Wir können die Funktion numpy.einsum() zusammen mit der Funktion numpy.sqrt() verwenden, um dasselbe Ziel wie in den vorherigen Beispielen zu erreichen. Wir können die Größe eines Vektors bestimmen, indem wir die Einstein-Summationskonvention durchführen und dann die Quadratwurzel des resultierenden Wertes ziehen.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.sqrt(np.einsum("i,i", v, v))
print(magnitude)

Ausgabe:

5.196152422706632

Zuerst haben wir unseren Vektor v in Form eines 1D-NumPy-Arrays mit der Funktion n.array() erstellt. Wir haben dann die Einstein-Summationskonvention mit der Funktion np.einsum('i,i',v,v) durchgeführt. Wir haben dann die Quadratwurzel des resultierenden Wertes berechnet und das Ergebnis in der Variable magnitude gespeichert.