Что делает функция np.linalg.norm в Python?

np.linalg.norm в Python вычисляет норму заданного вектора или матрицы.

Если передать только один аргумент, функция вычислит L2-норму этого вектора или матрицы.

    
import numpy as np

# Пример вычисления L2-нормы вектора
vector = np.array([1, 2, 3])
norm = np.linalg.norm(vector)
print(norm)
# Вывод: 3.74165738677

# Пример вычисления L2-нормы матрицы
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
norm = np.linalg.norm(matrix)
print(norm)
# Вывод: 5.47722557505
    
  

np.linalg.norm в Python: что это делает и как использовать

В Python существует множество библиотек, которые предоставляют функциональность для работы с линейной алгеброй. Одной из таких библиотек является numpy, которая предоставляет множество функций для работы с многомерными массивами и матрицами. Одной из таких функций является np.linalg.norm.

Итак, что же делает np.linalg.norm? Как следует из названия, эта функция вычисляет норму (длину) вектора или матрицы. Норма вектора - это мера его "длины", а норма матрицы - это мера ее "размера" или "величины".

Вычисление нормы вектора

Для вычисления нормы вектора используется следующий синтаксис:

import numpy as np

# Создание вектора
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Вычисление нормы вектора
norm = np.linalg.norm(vector)

print("Норма вектора:", norm)

В этом примере мы создаем вектор с помощью функции np.array и затем с помощью np.linalg.norm вычисляем его норму. Результат выводится на экран.

Вычисление нормы матрицы

Вычисление нормы матрицы работает аналогичным образом. Вот пример:

# Создание матрицы
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Вычисление нормы матрицы
norm = np.linalg.norm(matrix)

print("Норма матрицы:", norm)

В этом примере мы создаем матрицу с помощью функции np.array и затем с помощью np.linalg.norm вычисляем ее норму. Результат выводится на экран.

Дополнительные параметры

Функция np.linalg.norm также позволяет указать дополнительные параметры, которые изменяют способ вычисления нормы. Например, вы можете указать параметр axis, чтобы вычислить норму вдоль указанной оси. Вот пример:

# Создание матрицы
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Вычисление нормы матрицы вдоль оси 1
norm = np.linalg.norm(matrix, axis=1)

print("Норма матрицы вдоль оси 1:", norm)

В этом примере мы указываем параметр axis=1, чтобы вычислить норму матрицы вдоль оси 1. Результат выводится на экран.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели функцию np.linalg.norm из библиотеки numpy. Мы узнали, что она используется для вычисления нормы вектора или матрицы. Мы также рассмотрели примеры использования этой функции и дополнительные параметры, которые можно указать.

Использование функции np.linalg.norm позволяет нам упростить вычисление нормы векторов и матриц в Python и сделать наши вычисления более эффективными и понятными.