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编程网。