NumPy中的np.linalg.norm函数:计算向量或矩阵的范数
2024.01.17 13:36浏览量:21简介:np.linalg.norm是NumPy库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数。范数是一种衡量向量或矩阵大小的度量方式,在线性代数中有广泛的应用。np.linalg.norm可以接受多个参数,主要有以下两个参数:1. arr:表示输入的向量或矩阵。可以是一维数组(向量)或多维数组(矩阵)。2. ord:表示计算范数的类型。常用的取值有:ord=None(默认值):计算Frobenius范数,对于矩阵,即各个元素的平方和的平方根;对于向量,即向量元素的平方和的平方根。 ord=1:计算L1范数,对于矩阵,即各列元素绝对值之和的最大值;对于向量,即向量元素绝对值之和。 ord=2:计算L2范数(默认),对于矩阵,即特征值的平方和的平方根(即谱范数);对于向量,即向量元素的平方和的平方根。 np.linalg.norm返回计算得到的范数值。通过计算向量或矩阵的范数,可以得到有关其大小、稳定性和重要特性的信息。在优化问题、统计分析、机器学习等领域中,范数经常被用于正则化、特征选择、向量或矩阵比较等任务中。
np.linalg.norm是NumPy库中的一个函数,用于计算向量或矩阵的范数。范数是一种衡量向量或矩阵大小的度量方式,在线性代数中有广泛的应用。np.linalg.norm可以接受多个参数,主要有以下两个参数:1. arr:表示输入的向量或矩阵。可以是一维数组(向量)或多维数组(矩阵)。2. ord:表示计算范数的类型。常用的取值有:ord=None(默认值):计算Frobenius范数,对于矩阵,即各个元素的平方和的平方根;对于向量,即向量元素的平方和的平方根。 ord=1:计算L1范数,对于矩阵,即各列元素绝对值之和的最大值;对于向量,即向量元素绝对值之和。 ord=2:计算L2范数(默认),对于矩阵,即特征值的平方和的平方根(即谱范数);对于向量,即向量元素的平方和的平方根。

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