np.linalg.norm()(numpy求范数)

理解np.linalg.norm函数
最新推荐文章于 2025-09-15 20:26:46 发布
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#numpy #python

本文详细解析了numpy库中linalg.norm函数的工作原理，包括如何计算向量和矩阵的范数，不同ord参数的选择及其影响，以及axis参数如何改变范数的计算方式。

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

2、函数参数

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

①x: 表示矩阵（也可以是一维）

②ord：范数类型
向量的范数：在这里插入图片描述
矩阵的范数：

ord<
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np.linalg.norm
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1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。 2、函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维） ②ord：范数类型 向量的范数： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SdJnt2Ea-1597632418751)(attachment:image.png)] 矩阵的范数： ord=1：列和的最大值 ord
pytorch ---- torch.linalg.norm()函数
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12-11 1639
是 PyTorch 中用于计算张量范数（Norm）的函数。范数是线性代数中的一个重要概念，用于量化向量或矩阵的大小或长度。这个函数可以处理任意形状的张量，支持多种类型的范数计算。
numpy中求解范数(numpy.linalg.norm)以及各阶范数详解
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numpy.linalg.norm 语法 numpy.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False) Parameters x: array_like Input array. If axis is None, x must be 1-D or 2-D, unless ord is None. If both axis and ord are None, the 2-norm of x.ravel will be returned. X是输入的arr
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np.linalg是你进行矩阵运算的瑞士军刀线性方程求解矩阵分解范数与距离特征分析数值稳定性处理🔁 记住口诀：要求逆？用 linalg！要解方程？用 solve！要降维？用 svd！
np.linalg.norm()用法总结
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前言 np.linalg.norm()用于求范数，linalg本意为linear(线性) + algebra(代数)，norm则表示范数。 用法 np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 1.x: 表示矩阵(一维数据也是可以的~) 2.ord: 表示范数类型 向量的范数： 矩阵的向量： ord=1：表示求列和的最大值 ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞：表示求行和的最大值 ord=Non
np.linalg.norm(求范数)
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小议np.linalg.norm
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1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。 2、函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维） ②ord：范数类型 向量的范数： 矩阵的范数： ord=1：列和的最大值 ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根(matlab在线版，计算ans=ATA，[x,y]=eig(ans)，sqrt(y)
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09-19
norm_inf = np.linalg.norm(x, ord=np.inf) # 无穷范数 print("Vector x:", x) print("2-Norm:", norm_2) print("1-Norm:", norm_1) print("Infinity Norm:", norm_inf) ``` **注意事项**： - 不同类型的范数有...
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numpy.linalg.norm numpy.linalg.norm（x，ord = None，axis = None，keepdims = False ） 参数详解： x:array_like，数组和矩阵都可以 ord: axis: axis=0时表示处理列数据，axis=1时表示处理行数据。 keepdims:Ture时表示保持原来的shape，默认为Flase返回数值。 a=np.arr...
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问题：如果data的形状是 n×d（样本数 × 特征维度），centers的形状是 k×d(聚类中心数×特征维度)data[:,None]扩充1维 形状变成 n×1×d那为什么做减法 形状变成了 n×k×d？，虽然 centers没有显式地扩展维度，但通过 data[:, None]的操作，数据的维度已经被调整，使得广播机制可以正常工作。广播NumPy 的广播机制允许不同形状的数组在一起进行算术运算。广播的规则如下：（维度数不同）（固定维度 比长度 长度有1）
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总之，np.linalg.norm是一个非常有用的函数，可以用来计算向量或矩阵的不同范数，在线性代数和机器学习等领域都有广泛应用。numpy.linalg.norm 是 numpy 中线性代数库的一部分，它可以计算矩阵或向量的范数。在上面的例子中，我们使用np.linalg.norm计算了向量vec的2范数，1范数和无穷范数。
np.linalg.norm的2范数
10-11
`np.linalg.norm`是NumPy库中用于计算向量范数的一个函数，其中`2范数`也称为Euclidean norm或L2 norm。它对应的是每个元素平方求和再开方的结果，数学公式表示为： 对于一维数组（向量）v = [v1, v2, ..., vn]，其2范数（L2 norm）计算为： ``` ||v||_2 = sqrt(v1^2 + v2^2 + ... + vn^2) ``` 如果输入是一个矩阵，`np.linalg.norm`默认计算每一列向量的2范数，即对角线上所有元素组成的向量的2范数。 在Python中使用`numpy.linalg.norm(a, ord=2)`，其中a是你想要计算范数的数组，ord=2指定使用2范数。例如： ```python import numpy as np vector = np.array([1, 2, 3]) matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector_norm = np.linalg.norm(vector, 2) matrix_norm = np.linalg.norm(matrix, axis=0) # 对列计算2范数 ```
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