Funzione Python NumPy numpy.linalg.norm()
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Sintassi di
numpy.linalg.norm() -
Codici di esempio:
numpy.linalg.norm() -
Codici di esempio:
numpy.linalg.norm()per trovare la norma di un array bidimensionale -
Codici di esempio:
numpy.linalg.norm()per trovare la norma vettoriale e la norma matrice utilizzando il parametroaxis -
Codici di esempio:
numpy.linalg.norm()per utilizzare il parametroord
La funzione Python NumPy numpy.linalg.norm() trova il valore della norma di un array o della norma del vettore. Il parametro ord decide se la funzione troverà la norma di un array o la norma del vettore. Ha diversi valori definiti.
Sintassi di numpy.linalg.norm()
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
Parametri
x |
È una struttura a matrice. È l’array di input utilizzato per trovare il valore della norma. Il valore predefinito per il parametro axis è None, quindi l’array dovrebbe essere unidimensionale o bidimensionale a condizione che ord sia None. |
ord |
Il valore restituito dalla funzione dipende da questo parametro. Definisce l’ordine della norma. Ha diversi valori, controlla qui. |
axis |
È un numero intero, None o 2 tupla di numeri interi. Se è un numero intero, rappresenta l’asse lungo il quale la funzione troverà la norma del vettore. Il suo valore predefinito è None, il che significa che la funzione troverà o la norma di un array o la norma del vettore. Se è un valore intero 2 tupla, la funzione restituirà il valore della norma di un array. |
keepdims |
È un parametro booleano. Il suo valore predefinito è False. Se il suo valore è True, mostra le dimensioni dell’asse normato con dimensione uguale a uno. |
Ritorno
Restituisce la norma di un array o un vettore sotto forma di un valore float o di un array N-dimensionale.
Codici di esempio: numpy.linalg.norm()
Useremo questa funzione per trovare la norma di un array unidimensionale.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array(
[89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
norm = la.norm(x)
print("The value of norm is:")
print(norm)
Produzione:
The value of norm is:
257.4800963181426
Ha restituito un valore float che è il valore della norma.
Codici di esempio: numpy.linalg.norm() per trovare la norma di un array bidimensionale
Passeremo ora un array bidimensionale.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
norm = la.norm(x)
print("The value of norm is:")
print(norm)
Produzione:
The value of norm is:
129.35223229616102
Se impostiamo il parametro ord su un valore diverso da None e passiamo un array che non è né unidimensionale né bidimensionale, la funzione genererà un ValueError poiché il parametro axis è None.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[[4, 2], [6, 4]], [[5, 8], [7, 3]]])
norm = la.norm(x, "nuc")
print("The value of norm is:")
print(norm)
Produzione:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Test\test.py", line 6, in <module>
norm = la.norm(x,'nuc')
File "<__array_function__ internals>", line 5, in norm
File "D:\WinPython\WPy64-3820\python-3.8.2.amd64\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 2557, in norm
raise ValueError("Improper number of dimensions to norm.")
ValueError: Improper number of dimensions to norm.
Codici di esempio: numpy.linalg.norm() per trovare la norma vettoriale e la norma matrice utilizzando il parametro axis
Per prima cosa troveremo la norma vettoriale.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
norm = la.norm(x, axis=0)
print("The vector norm is:")
print(norm)
Produzione:
The vector norm is:
[41.78516483 80.95060222 91.83136719]
Si noti che la funzione ha restituito un array N-dimensionale come norma vettoriale calcolata.
Ora, calcoleremo la norma di un array. Passeremo il parametro axis come 2- tupla del valore intero.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
norm = la.norm(x, axis=(0, 1))
print("The value of matrix norm is:")
print(norm)
Produzione:
The value of matrix norm is:
129.35223229616102
Codici di esempio: numpy.linalg.norm() per utilizzare il parametro ord
Il parametro ord ha diversi valori.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
norm = la.norm(x, "fro")
print("The value of matrix norm is:")
print(norm)
Produzione:
The value of matrix norm is:
129.35223229616102
La funzione ha generato il valore della norma di matrice Frobenius.
from numpy import linalg as la
import numpy as np
x = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
norm = la.norm(x, "nuuc")
print("The value of matrix norm is:")
print(norm)
Produzione:
The value of matrix norm is:
152.28781231351272
La funzione ha generato la norma di un array. È la somma dei valori singolari.