np.linalg.norm(...)求范数的函数用法

最新推荐文章于 2024-04-30 14:44:27 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 Tips 文章标签： numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44615820/article/details/90725860
本文详细介绍了如何使用numpy库中的linalg.norm函数来计算向量和矩阵的范数，包括不同类型的范数（如L1、L2），以及如何指定计算方向（行向量、列向量或矩阵范数）。同时，探讨了keepdims参数的作用。

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

x：为要进行计算的向量

ord：范数类型，如下：

axis：处理类型

axis=1表示按行向量处理，求多个行向量的范数

axis=0表示按列向量处理，求多个列向量的范数

axis=None表示矩阵范数。

 

keepdims：是否保持二维矩阵的特征

True为 是

np.linalg.norm()
chen_znn的博客
05-14 8905
本文记录了np.linalg.norm()的原理及使用方法
np.linalg.norm求范数函数用法以及归一化函数preprocessing.normalize()函数的使用
Legend105CC
07-18 7508
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) （1）x: 表示矩阵（也可以是一维） （2）ord：范数类型 （3）axis：行向量处理或列向量处理 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]=.
numpy -- np.linalg
Harrytsz的博客
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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ord=∞：...
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【Numpy】np.linalg.norm() 的用法（求范数）
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numpy基础教程之np.linalg
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**定义与用途**：`np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)` 函数用于计算向量或矩阵的范数。范数可以视为向量或矩阵的长度或大小的一种量化度量。 **参数**： - `x`：输入向量或矩阵。 - `ord`：...
np.linalg.norm
happy_wealthy的博客
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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
python-np.linalg-线性代数
weixin_57194935的博客
03-29 1344
linalg模块中，eigvals()函数可以计算矩阵的特征值，而eig()函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组。矩阵必须是方阵且可逆，否则会抛出LinAlgError异常。是NumPy库中用于线性代数运算的子模块。
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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()函数
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np.linalg.norm的用法
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1.看源码，程序员成长的必经之路 def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False): """ Matrix or vector norm. This function is able to return one of eight different matrix norms, or one of an infinite number of vector norms (described below), depending o
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np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) x为矩阵，ord（取值1，2，np.inf分别表示1范式，2范式，无穷范数），axis（0，1，none默认，0代表按列处理，1代表按行处理），keepdims(是否保持维数) #1范式的条件下 #ord为1，axis默认none，keedims默认false即矩阵1范式，不保留...
【Numpy】一文向您详细介绍利用 np.linalg.norm() 求范数
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🚀 掌握Numpy库中的`np.linalg.norm()`，轻松驾驭向量和矩阵的范数计算！🌟 从基本用法到高级应用，一文带你深入理解范数的奥秘。💡 机器学习、数据分析和优化算法中，范数无处不在，其重要性不言而喻。🌈 快来探索范数的魅力，提升你的数据处理能力！#Numpy #范数计算 #机器学习 #数据分析 #优化算法
np.linalg.norm（）用法
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该方法是求范数方法： 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 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)...
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weixin_38410551的博客
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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函数的用法
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06-26
`np.linalg.norm`是NumPy库中的一个函数，用于计算数组或向量的范数（norm），即其长度或大小。这个函数非常有用，因为它可以处理不同类型的范数，包括： 1. **L1范数**（`ord=1`）：绝对值之和，也称为曼哈顿距离...
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