Trouver la norme d'un tableau à l'aide de Numpy
Installer et importer Numpy
Dans cette session, nous verrons comment nous pouvons installer la bibliothèque Numpy dans notre application Python, puis importer cette bibliothèque dans notre code Python pour trouver la norme d'un tableau. Tout d'abord, créez un projet dans n'importe quel outil comme PyCharm ou Jupiter Notebook. Après avoir créé un projet, créez un nouveau fichier Python dans le projet comme indiqué dans la capture d'écran jointe.
Le nouveau fichier Python est créé avec succès. Maintenant, nous allons installer la bibliothèque Numpy dans notre application Python en exécutant le command sur le terminal de l'outil PyCharm.
$ pip install numpy
Après avoir installé la bibliothèque Numpy, nous importerons Numpy pour commencer notre code Python.
$ importer numpy comme np
Nous importerons la bibliothèque Numpy et lui donnerons un alias de «NP». Maintenant, nous pouvons appeler Numpy dans notre code comme «NP» lors du référence à la bibliothèque.
Comment Numpy trouve-t-il la norme du tableau?
Maintenant, nous allons apprendre comment nous pouvons utiliser la bibliothèque Numpy pour trouver la norme d'un tableau. Nous prendrons un tableau et trouverons ensuite leur ampleur comme la norme. La bibliothèque Numpy est juste utilisée pour résoudre des problèmes mathématiques et des problèmes numériques. La méthode la plus populaire de Python pour déterminer la norme d'un tableau est d'utiliser une norme euclidienne. La racine carrée de la somme de tous les carrés de chaque élément individuel du tableau constitue la norme euclidienne. La bibliothèque Numpy nous offre une fonction dans Python dont le nom est «norme» qui calcule la norme d'un tableau.
Syntaxe de la fonction norme dans Python:
La fonction norme dans Python a la syntaxe suivante:
# np.linalg.norme (tableaux, ord)
Cette fonction prend l'entrée en tant que tableau Numpy et paramètre facultatif «Ord» et la valeur par défaut de «ord» est «2». La norme du tableau est calculée en fonction du paramètre de commande. Si nous ne pouvons pas prendre le paramètre «ord», cela signifie que la valeur de «ord» est 2. Nous avons pris des valeurs de commande différentes en fonction de nos exigences. Si la valeur de l'ordre est «1» et «2», alors il renvoie les résultats de «N1 norme» et «norme l2». Et si la valeur du paramètre de commande 'ord' est '0', alors il renvoie le résultat du vecteur norme. Ici, l'entrée compte plus si l'entrée est un seul tableau. Ensuite, la fonction calcule la norme d'un tableau et renvoie une valeur scalaire et si l'entrée est deux tableaux. La fonction renvoie l'ampleur des tableaux.
Exemple de code python:
Nous avons créé un fichier python dont le nom est numpy_norm_array.py '. Ici, nous importerons d'abord la bibliothèque Numpy. Nous prendrons le tableau et ensuite nous trouverons la norme de ce tableau facilement. Le code de référence est mentionné ci-dessous.
Importer Numpy comme NP
array1 = np.Array ([4,8,12])
Arrvector = np.Array ([[1,5], [2,9]])
Normres = np.linalg.norme (array1)
NormOrderRes = np.linalg.norme (Arrvector, ord = np.inf)
print ("La norme du premier tableau est =", Normres)
imprimer ("Norm of Matrix =", NormOrderRes)
Dans la capture d'écran mentionnée ci-dessus, nous avons pris la variable de tableau «Array1» et appliquée la méthode norme sur ce tableau en passant «Array1» comme argument fonction dans «NP. linalg.norme()'. Le résultat est stocké dans la variable «Normres». Enfin, nous imprimons une variable «Normres» via une déclaration d'impression pour voir le résultat.
Deuxièmement, nous avons pris une autre variable de tableau «Arrvector» et attribué une matrice à ce vecteur. Matrice signifie que nous avons pris deux tableaux dans un tableau. Après cela, nous avons trouvé la norme de cette matrice et avons donné l'ordre à cette matrice. Nous avons donné l'ordre «infinité» à cette matrice. Nous avons appelé la méthode norme 'np. linalg. norme (Arrvector, ord = np.inf) 'comme vous pouvez le voir dans la capture d'écran ci-dessus. L'ordre «inf» est utilisé pour l'infini qui donne une valeur de norme maximale d'une matrice. Il est également appelé la «norme Chebyshev».
Nous avons attribué le résultat de la méthode norme ayant l'ordre des noms de variables comme «NormorderRes» comme nous pouvons le voir dans la capture d'écran ci-dessus. Enfin, nous voulons montrer le résultat de cette matrice qui revient par la méthode Numpy Norm. Nous passons donc cette variable «NormorderRes» pour imprimer une instruction avec une chaîne. Tout ce que nous avons écrit dans String dans l'instruction PRINT est affiché sur la console de la même manière que nous sommes passés. Ceci est tout le code de Python pour trouver la norme d'un tableau. Maintenant, dans la session ci-dessous, nous discuterons de la sortie de ce code.
La sortie de l'exemple:
Ce qui suit est la sortie produite par le code mentionné ci-dessus:
La norme du premier tableau est = 14.966629547095765
norme de matrice = 11.0
La norme de ce premier tableau est '14.966629547095765 '. Cela donne une valeur scalaire contre un seul tableau. Dans le deuxième tableau, «Arrvector» donne l'ampleur de deux tableaux comme une matrice et la norme de cette matrice est '11.0 '.
Nous supposons que cet exemple rend vos concepts plus clairs liés à la recherche de la norme d'un tableau utilisant la bibliothèque Numpy à Python.
Conclusion
Enfin, nous pouvons dire que la bibliothèque Python Numpy facilite notre programmation Python. Nous pouvons simplement appeler les fonctions de la bibliothèque Numpy et effectuer nos tâches facilement dans Python. Tous ces exemples peuvent également être pratiqués dans votre outil en fonction des exigences. Cet article démontre l'utilisation de la fonction norme. Nous avons expliqué ici comment la fonction norme nous renvoie l'ampleur de la norme vectorielle ou euclidienne de manière efficace.