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Pythonの線形代数で指定された軸上のベクトルのノルムを返します


線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpyのLA.norm()メソッドを使用します。最初のパラメーターxは入力配列です。軸がNoneの場合、ordがNoneでない限り、xは1-Dまたは2-Dである必要があります。 axisとordの両方がNoneの場合、x.ravelの2ノルムが返されます。 2番目のパラメーター、またはノルムの順序。 infは、numpyのinfオブジェクトを意味します。デフォルトはNoneです。

3番目のパラメーター軸は、整数の場合、ベクトルノルムを計算するためのxの軸を指定します。 axisが2タプルの場合、2次元行列を保持する軸を指定し、これらの行列の行列ノルムが計算されます。 axisがNoneの場合、ベクトルノルム(xが1-Dの場合)または行列ノルム(xが2-Dの場合)のいずれかが返されます。デフォルトはNoneです。

4番目のパラメーターkeepdimsは、Trueに設定されている場合、標準化された軸は、サイズ1のディメンションとして結果に残されます。このオプションを使用すると、結果は元のxに対して正しくブロードキャストされます。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

配列を作成する-

arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpyのLA.norm()メソッドを使用します-

print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

# Create an array
arr = np.array([[ -4, -3, -2],
   [-1, 0, 1],
   [2, 3, 4] ])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To return the Norm of the matrix or vector in Linear Algebra, use the LA.norm() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",LA.norm(arr, np.inf))

出力

Our Array...
[[-4 -3 -2]
[-1 0 1]
[ 2 3 4]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 3)

Result...
9.0

  1. PythonでNaNをゼロとして扱い、指定された軸0の配列要素の累積合計を返します

    NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。累積は、5、5 + 10、5 + 10 + 15、5 + 10 + 15+20のように機能します。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積合計が計算される軸です。デフォルト(なし)は、フラット化された配列の累積を計算することです。 3番目のパラメーターは、返される配列のタイプと、要素が合計されるアキュムレーターのタイ

  2. Pythonの軸0上のN次元配列の勾配を返します

    勾配は、内部ポイントの2次の正確な中心の差と、境界での1次または2次の正確な片側(前方または後方)の差を使用して計算されます。したがって、返される勾配は、入力配列と同じ形状になります。最初のパラメーターfは、スカラー関数のサンプルを含むN次元配列です。 2番目のパラメーターは、varargs、つまりf値間の間隔です。すべての寸法のデフォルトの単一間隔。 3番目のパラメータはedge_order{1、2}です。つまり、勾配は境界でのN次の正確な差を使用して計算されます。デフォルト:1。4番目のパラメーターはグラデーションで、指定された1つまたは複数の軸に沿ってのみ計算されます。デフォルト(ax