python numpy.linalg.norm函数的使用及说明

 更新时间:2023年02月05日 08:53:19   作者:天行_  
这篇文章主要介绍了python numpy.linalg.norm函数的使用及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

numpy.linalg.norm函数的使用

1、linalg = linear(线性)+ algebra(代数),norm则表示范数。

首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar):

2、函数参数

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
  • x: 表示矩阵(也可以是一维)
  • ord:范数类型

>>> x = np.array([3, 4])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=2)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=1)
7.
>>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
4

范数理论的一个推论:

np.linalg.norm()函数用法

linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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