<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
函數:
norm(x, ord = None, axis = None, keepdims = False)
ord表示求什麼型別的範數
import numpy as np x = [1,2,3,4] x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1) x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2) x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf) print(x1) print(x2) print(x3)
執行結果:
axis=0表示對矩陣的每一列求範數,axis=1表示對矩陣的每一行求範數, keeptdims=True表示結果保留二維特性,keepdims=False表示結果不保留二維特性
import numpy as np x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=True) x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=True) x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=False) x4 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=False) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4)
執行結果:
numpy.linalg.norm
numpy.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False)
x: array_like
Input array. If
axis
is None, x must be 1-D or 2-D, unlessord
is None. If bothaxis
andord
are None, the 2-norm ofx.ravel
will be returned.
X是輸入的array, array的情況必須是以下三種情況之一:
axis
未指定,ord
指定。此時x必須是一維或二維陣列axis
指定,x
任意axis
未指定,ord
未指定,此時x
任意,返回值為x被展平後的一維向量x.ravel
的二範數。ord:{non-zero int, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’}, optional
Order of the norm (see table under Notes). inf means numpy’s inf object. The default is None.
範數的階數,可以不指定。預設為None。inf代表無窮大,-inf為無窮小。
可選的階數見下圖:
axis:{None, int, 2-tuple of ints},optional
If
axis
is an integer, it specifies theaxis
of x along which to compute the vector norms. Ifaxis
is a 2-tuple, it specifies the axes that hold 2-D matrices, and the matrix norms of these matrices are computed. If axis is None then either a vector norm (when x is 1-D) or a matrix norm (when x is 2-D) is returned. The default is None.
如果axis
是整數,指定了一個維度,在該維度上按照向量進行範數計算。如果是一個二元整陣列,指定了兩個維度,在指定的這兩個維度上可以構成矩陣。
對這些矩陣進行計算。如果沒有指定axis
,那麼對於一維輸入返回其向量形式的範數計算值,對於二維輸入返回其矩陣形式的範數。預設值為None
keepdims: bool, optional
If this is set to True, the axes which are normed over are left in the result as dimensions with size one. With this option the result will broadcast correctly against the original x.
如果keepdims=True
,被指定計算範數的維度將在返回結果中保留,其size為1。計算結果會在該維度上進行broadcast
NOTE: 對於ord<1
的各個範數,結果在嚴格意義不等於數學意義上的範數。但在數值計算層面仍然有效。
預設情況
當不指定ord時,即ord = None
,對於矩陣,計算其Frobenius norm
,對於向量,計算其2-norm
Frobenius範數
ord = 'fro'
其公式為:
F範數只對矩陣存在。其值為對所有元素的絕對值的平方求和後開平方。
Nuclear範數(核範數)
ord = 'nuc'
無窮大範數
max(sum(abs(x), axis=1))
,每一行最終得到一個數,返回最大的數。max(abs(x)
無窮小范數
min(sum(abs(x),axis=1))
,每一行得到一個數,返回最小的數。min(abs(x))
0 範數
sum(x!=0)
所有非零元素的和1 範數
max(sum(abs(x)),axis=0
,每一列得到一個數,返回最大值。sum(abs(x)**ord)**(1./ord)
-1 範數
min(sum(abs(x)),axis=0
,每一列得到一個數,返回最小值。sum(abs(x)**ord)**(1./ord)
2 範數
sum(abs(x)**ord)**(1./ord)
-2範數
sum(abs(x)**ord)**(1./ord)
其餘int值對應的範數
sum(abs(x)**ord)**(1./ord)
以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支援it145.com。
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