Numpy linalg norma

Numpy linalg norma

No aprendizado de máquina, é ocasionalmente necessário determinar ou quantificar a matriz ou o tamanho do vetor. Pode ser alcançado usando uma técnica de norma linalg em Numpy. Demonstraremos como usar a técnica de norma np linalg para determinar as normas da matriz ou vetor durante todo o artigo.

Qual é a norma Numpy Linalg?

A norma matricial ou as normas vetoriais são calculadas usando a técnica Numpy Linalg Norma. O objetivo desta função, que também está incluído na biblioteca Numpy, é calcular as normas. Como resultado, uma das normas vetoriais ou oito das normas da matriz podem ser calculadas usando -a. Embora as normas da matriz não sejam nada mais do que a extensão de uma norma vetorial, elas existem no entanto. Além disso, ele pode calcular normas vetoriais infinitas.

Sintaxe da norma Numpy Linalg

A sintaxe da função da norma Linalg é mostrada abaixo seguindo os padrões Python.

Os quatro parâmetros de entrada para esta função estão listados abaixo:

  • x é uma matriz de entrada.
  • ORD significa 'Ordem.'
  • As normas da matriz das matrizes são calculadas se o eixo for uma 2-tupla.
  • KeepDims recebe um valor 'verdadeiro' ou 'falso'. Se o valor for verdadeiro, os eixos normados serão mantidos no resultado como dimensões com tamanho 1. Caso contrário, o resultado mantém os eixos que foram normalmente.

Agora, você pode descobrir alguns exemplos sobre a resolução de problemas nas próximas seções.

Exemplo 1:

Vamos usar o Numpy.Linalg.norma () função para identificar a norma de um vetor ou mesmo uma matriz. Esta função é usada de forma consistente para retornar um flutuador ou uma variedade de valores de norma quando a matriz é usada como uma entrada. Olhe para o código.

Aqui, importamos o vetor como 'vec = numpy.Organize (10) 'antes de importar o módulo Numpy. A matriz construída foi então fornecida como um parâmetro para o Numpy.Linalg.norma () função, que retornou o resultado e foi salva na variável de saída. Imprimimos o resultado na declaração final, como você pode ver abaixo.

importar numpy
VEC = Numpy.ARANGE (10)
res = Numpy.Linalg.NORM (VEC)
Imprimir (res)

O código gerou a seguinte saída:

Exemplo 2:

Vamos adquirir uma matriz 1-D e Numpy Linalg.norma () agora. Aqui, demonstraremos como calcular vetores ou uma norma de matriz em uma matriz Numpy unidimensional usando o Numpy.Linalg.Norm () Método. Para começar, vamos construir uma matriz usando Numpy.Método Array (). Veja o código na amostra abaixo.

importar numpy
ARR_D = Numpy.Array ([6, 8, 12, 16, 22, 28, 32])
res_arr = Numpy.Linalg.NORM (ARR_D)
Imprimir (res_arr)

Nós importamos o módulo necessário, Numpy, para o código. Em seguida, produzimos uma matriz 1-D, que é visível na segunda linha do código do programa. Existem 7 valores na matriz. Estes são [6, 8, 12, 16, 22, 28, 32]. Em seguida, aplicamos o linalg.Norm () Método para a matriz 1-D recém-construída que demos a essa função e depois relatamos o resultado. Na linha final do código, utilizamos a declaração de impressão para fazer isso.

Aqui você pode ver o resultado.

Exemplo 3:

No exemplo acima, utilizamos uma matriz 1-D e o linalg Numpy.norma () função. Vamos tentar a mesma função agora com uma matriz 2D. A matriz 2-D é usada aqui como entrada e isso a função produz um bóia ou talvez uma variedade de valores de norma. Veja o código explicado abaixo.

Depois de importar o módulo Numpy, construímos uma matriz 2D neste caso. Esta matriz inclui os valores [1, 5, 11] e [4, 8, 12]. Agora, usando a matriz 2-D que preparamos anteriormente, obtemos o linalg.norma(). Finalmente, usamos o comando de impressão para exibir o resultado. O código -fonte completo é fornecido abaixo.

importar numpy
new_arr = Numpy.Array ([[1, 5, 11], [4, 8, 12]]))
res_arr = Numpy.Linalg.norma (new_arr)
Imprimir (res_arr)

O seguinte resultado é gerado a partir do código acima:

Exemplo 4:

A norma matricial de uma matriz também pode ser calculada junto com um eixo escolhido. Usaremos a opção Eixo = 0 via Linalg.norma () função para obter a norma da matriz para linhas. Da mesma forma, use o eixo = 1 para determinar a norma da matriz para cada coluna. O argumento do eixo será dado como uma tupla de valores inteiros.

Para ajudá -lo a melhorar o conceito, dividiremos o código em muitas partes e explicaremos cada um separadamente. Veja o código abaixo que está anexado.

Aqui, construímos a matriz e importamos o módulo Numpy. Os valores na matriz 'Array _One' são [5, 9, 11] e [6, 10, 22]. Depois disso, obtemos os valores retornados por Linalg.norma () sobre a coluna e para cada uma das duas linhas. Como você pode ver, o método recebe a matriz recém -gerada junto com um eixo que é definido como 1. Exibimos o resultado na linha final depois de salvá -la em uma matriz diferente chamada “Res_arr.”

O resultado é dado abaixo.

Vamos agora ver como o linalg.A função norma () é aplicada a linhas. Vamos demonstrar como obter o linalg.Norm () valores para cada uma das três colunas e cada linha usando o código fornecido abaixo. Como você pode ver, os parâmetros da função são a matriz recém -gerada e o eixo, que é definido como 0.

Agora mostramos o resultado.

Em vez. O código restante é o mesmo que o código acima, com a exceção de que, como estamos usando uma matriz 2D, o eixo é definido como (0,1). Aqui está o código:

Abaixo, a captura de tela resultante está anexada.

O programa de código completo está anexado abaixo.

importar numpy
Array_One = Numpy.Array ([[5, 9, 11], [6, 10, 22]])
res_arr = Numpy.Linalg.norma (Array_One, eixo = 1)
Imprimir (res_arr)
Array_two = Numpy.Linalg.NORM (Array_One, eixo = 0)
Imprimir (Array_two)
Array_three = Numpy.Linalg.norma (Array_one, eixo = (0,1))
Imprimir (Array_three)

Conclusão

Este tutorial foi criado para revisar Numpy Linalg Norma. Fornecemos detalhes sobre a função Python Numpy.Linalg.norma () para encontrar uma norma de matriz ou vetorial. Ele fornece uma das normas vetoriais infinitas e depende do que foi dado como uma entrada.