Vetor de unidade NumPy

1. Obtenha o vetor de unidade de NumPy Array com a função numpy.linalg.norm()
2. Obtenha o vetor da unidade do NumPy Array com a abordagem autodefinida

Este tutorial irá discutir o método para normalizar um array NumPy para um vetor unitário em Python.

Obtenha o vetor de unidade de NumPy Array com a função numpy.linalg.norm()

Um vetor é uma quantidade que possui uma magnitude e também uma direção. Um vetor unitário é um vetor cuja magnitude é igual a um. Podemos normalizar um vetor para seu vetor unitário correspondente com a ajuda da função numpy.linalg.norm(). A biblioteca numpy.linalg contém várias funções relacionadas à álgebra linear. Podemos usar a função norm() dentro de numpy.linalg para calcular a norma de um vetor. Podemos dividir o vetor por sua norma para obter o vetor unitário do vetor.

import numpy as np

vector = np.array([1, 2, 3])

unit_vector = vector / np.linalg.norm(vector)
print(unit_vector)

Resultado:

[0.26726124 0.53452248 0.80178373]

Primeiro criamos o vetor com a função numpy.array(). Em seguida, calculamos o vetor unitário do vetor dividindo o vetor com a norma do vetor e salvamos o resultado dentro do unit_vector.

Obtenha o vetor da unidade do NumPy Array com a abordagem autodefinida

Também podemos calcular o vetor unitário sem usar a função norm() dentro da biblioteca numpy.linalg em Python. Podemos encontrar a norma calculando a raiz quadrada da soma dos quadrados de cada elemento dentro do vetor. Podemos então calcular o vetor unitário dividindo o vetor por sua norma. Veja o seguinte exemplo de código.

import numpy as np

vector = np.array([1, 2, 3])

unit_vector = vector / (vector ** 2).sum() ** 0.5
print(unit_vector)

Resultado:

[0.26726124 0.53452248 0.80178373]

Primeiro criamos o vetor com a função numpy.array(). Em seguida, calculamos o vetor unitário do vetor dividindo o vetor com a norma do vetor e salvamos o resultado dentro do unit_vector.