Finden Sie die Norm eines Arrays mit Numpy
Numpy installieren und importieren
In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir die Numpy -Bibliothek in unserer Python -Anwendung installieren und diese Bibliothek dann in unseren Python -Code importieren können, um die Norm eines Arrays zu finden. Erstellen Sie zunächst ein Projekt in jedem Tool wie Pycharm oder Jupiter Notebook. Erstellen Sie nach dem Erstellen eines Projekts eine neue Python -Datei im Projekt, wie im beigefügten Screenshot gezeigt.
Die neue Python -Datei wird erfolgreich erstellt. Jetzt werden wir die Numpy Library in unserer Python -Anwendung installieren, indem wir das Komman am Terminal des Pycharm -Tools ausführen.
$ pip Installieren Sie Numpy
Nach der Installation der Numpy -Bibliothek importieren wir Numpy, um unseren Python -Code zu starten.
$ import numpy als np
Wir werden die Numpy -Bibliothek importieren und ihr einen Alias von 'NP' geben '. Jetzt können wir Numpy in unserem Code als "NP" anrufen, wenn wir auf die Bibliothek verweisen.
Wie findet Numpy die Norm des Arrays??
Jetzt lernen wir, wie wir die Numpy -Bibliothek verwenden können, um die Norm eines Arrays zu finden. Wir werden ein Array nehmen und dann leicht ihre Größe wie die Norm finden. Die Numpy -Bibliothek wird nur zur Lösung mathematischer und numerischer Probleme verwendet. Die beliebteste Methode in Python zur Bestimmung der Norm eines Arrays besteht darin, eine euklidische Norm zu verwenden. Die Quadratwurzel der Summe aller Quadrate jedes einzelnen Elements im Array macht die euklidische Norm aus. Die Numpy -Bibliothek bietet uns eine Funktion in Python, deren Name 'Norm' ist, die die Norm eines Arrays berechnet.
Syntax der Normfunktion in Python:
Die Normfunktion in Python hat die folgende Syntax:
# NP.Linalg.Norm (Arrays, ord)
Diese Funktion nimmt die Eingabe als numpy Array und optionaler Parameter 'ord' ein und der Standardwert von 'ord' ist '2' '. Die Norm des Arrays wird gemäß dem Bestellparameter berechnet. Wenn wir den Parameter "ord" nicht nehmen können, bedeutet dies, dass der Wert von "ord" 2 ist. Wir haben unterschiedliche Bestellwerte entsprechend unseren Anforderungen genommen. Wenn der Wert der Reihenfolge '1' und '2' ist, gibt es die Ergebnisse von 'L1 Norm' und 'L2 Norm' zurück. Und wenn der Wert des Bestellparameters 'ord' '0' ist, gibt es das Normvektorergebnis zurück. Hier ist die Eingabe mehr wichtig, wenn der Eingang ein einzelnes Array ist. Dann berechnet die Funktion die Norm eines Arrays und gibt einen skalaren Wert zurück. Wenn die Eingabe zwei Arrays ist. Die Funktion gibt die Größe der Arrays zurück.
Beispiel für Python -Code:
Wir haben eine Python -Datei erstellt, deren Name Numpy_norm_array ist.py '. Hier importieren wir zuerst die Numpy -Bibliothek. Wir werden das Array nehmen und dann werden wir leicht die Norm dieses Arrays finden. Der Referenzcode wird unten erwähnt.
Numph als NP importieren
Array1 = np.Array ([4,8,12])
arrVector = np.Array ([[1,5], [2,9]])
Normres = np.Linalg.Norm (Array1)
NormOrderres = np.Linalg.Norm (Arrvector, ord = np.inf)
print ("Norm des ersten Arrays ist =", Normres)
print ("Norm von matrix =", NormOrderres)
In dem oben erwähnten Screenshot haben wir die Array -Variable 'Array1' genommen und die Normmethode auf diesem Array angewendet, indem wir 'Array1' als Funktionsargument in 'NP bestanden haben. Linalg.Norm()'. Das Ergebnis wird in der Variablen "Normres" gespeichert. Endlich drucken wir eine Variable 'Normres' über eine Druckanweisung, um das Ergebnis zu sehen.
Zweitens nahmen wir eine weitere Array -Variable 'ArRVector' und haben diesem Vektor eine Matrix zugewiesen. Matrix bedeutet, dass wir zwei Arrays innerhalb eines Arrays genommen haben. Danach fanden wir die Norm dieser Matrix und gaben dieser Matrix die Ordnung. Wir gaben dieser Matrix den Orden 'Unend'. Wir haben die Normmethode 'NP genannt. Linalg. Norm (Arrvector, ord = np.inf) 'Wie Sie im obigen Screenshot sehen können. Die Reihenfolge 'Inf' wird für Unendlichkeit verwendet, was einen maximalen Normwert einer Matrix ergibt. Es wird auch als "Chebyshev -Norm" bezeichnet.
Wir haben das Ergebnis der Normmethode zugewiesen, die die Bestellung von Variablennamen als "NormOrderres" beauftragt, wie wir im obigen Screenshot sehen können. Zuletzt wollen wir das Ergebnis dieser Matrix zeigen, die nach der Numpy -Norm -Methode zurückgibt. Daher bestehen wir diese Variable 'NormOrderres', um eine Anweisung mit einer Zeichenfolge zu drucken. Alles, was wir in der String in der Druckanweisung geschrieben haben. Dies ist der gesamte Code von Python, um die Norm eines Arrays zu finden. In der folgenden Sitzung werden wir nun die Ausgabe dieses Codes diskutieren.
Die Ausgabe von Beispiel:
Das Folgende ist die Ausgabe, die durch den oben genannten Code erzeugt wird:
Norm des ersten Arrays ist = 14.966629547095765
Norm von Matrix = 11.0
Die Norm dieses ersten Arrays ist '14.966629547095765 '. Dies gibt einen skalaren Wert gegen ein einzelnes Array. Im zweiten Array gibt 'Arrvector' die Größe von zwei Arrays wie eine Matrix an und die Norm dieser Matrix ist '11.0 '.
Wir gehen davon aus, dass dieses Beispiel Ihre Konzepte klarer macht, um die Norm eines Arrays mithilfe der Numpy -Bibliothek in Python zu finden.
Abschluss
Endlich können wir sagen, dass die Python Numpy -Bibliothek unser Python -Programm einfach macht. Wir können einfach die Funktionen der Numpy Library anrufen und unsere Aufgaben in Python leicht ausführen. Alle diese Beispiele können auch in Ihrem Tool gemäß den Anforderungen praktiziert werden. Dieser Artikel zeigt die Verwendung der Normfunktion. Wir haben hier diskutiert, wie die Normfunktion uns die Größe des Vektors oder der euklidischen Norm auf effektive Weise zurückgibt.