Numpy Linalg Norm

Dans l'apprentissage automatique, il est parfois nécessaire de déterminer ou de quantifier la matrice ou la taille du vecteur. Il peut être réalisé en utilisant une technique de norme Linalg dans Numpy. Nous montrerons comment utiliser la technique NP Linalg Norm pour déterminer les normes de la matrice ou du vecteur tout au long de l'article.

Quelle est la norme Linalg numpy?

La norme de matrice ou les normes vectorielles sont calculées à l'aide de la technique Numpy Linalg Norm. Le but de cette fonction, qui est également inclus dans la bibliothèque Numpy, est de calculer les normes. En conséquence, l'une des normes vectorielles ou huit des normes de matrice peut être calculée en utilisant. Bien que les normes de matrice ne soient rien de plus qu'une extension d'une norme vectorielle, elles existent néanmoins. De plus, il peut calculer les normes vectorielles infinies.

Syntaxe de la norme Linalg Numpy

La syntaxe de la fonction de norme Linalg est illustrée ci-dessous en suivant les normes Python.

Les quatre paramètres d'entrée de cette fonction sont répertoriés ci-dessous:

• x est un tableau d'entrée.
• ORD signifie «commande.'
• Les normes matricielles des matrices sont calculées si l'axe est un 2-Tuple.
• KeepDims reçoit une valeur «vraie» ou «fausse». Si la valeur est vraie, les axes normalisés sont conservés dans le résultat sous forme de dimensions avec la taille 1. Sinon, le résultat maintient les axes qui ont été normalisés.

Maintenant, vous pouvez découvrir quelques exemples sur la résolution des problèmes dans les sections suivantes.

Exemple 1:

Utilisons le Numpy.linalg.Fonction Norm () pour identifier la norme d'un vecteur ou même d'une matrice. Cette fonction est utilisée de manière cohérente pour renvoyer un flotteur ou un tableau de valeurs de norme lorsque le tableau est utilisé comme entrée. Regardez le code.

Ici, nous avons importé le vecteur comme 'Vec = Numpy.organiser (10) 'avant d'importer le module Numpy. Le tableau construit a ensuite été fourni comme paramètre au Numpy.linalg.Fonction Norm (), qui a renvoyé le résultat et a été enregistrée dans la variable de sortie. Nous avons imprimé le résultat dans la déclaration finale comme vous pouvez le voir ci-dessous.

Importer Numpy
VEC = Numpy.Arange (10)
res = Numpy.linalg.norme (VEC)
imprimer (res)

Le code a généré la sortie suivante:

Exemple 2:

Acquérirons un tableau 1D et Numpy Linalg.Norm () maintenant. Ici, nous allons montrer comment calculer les.linalg.Méthode Norm (). Pour commencer, construisons un tableau en utilisant Numpy.Méthode Array (). Voir le code dans l'échantillon ci-dessous.

Importer Numpy
arr_d = numpy.Array ([6, 8, 12, 16, 22, 28, 32])
res_arr = numpy.linalg.norme (ar_d)
print (res_arr)

Nous avons importé le module nécessaire, Numpy, dans le code. Ensuite, nous avons produit un tableau 1D, qui est visible dans la deuxième ligne du code du programme. Il y a 7 valeurs dans le tableau. Ce sont [6, 8, 12, 16, 22, 28, 32]. Ensuite, nous appliquons le linalg.Méthode Norm () au tableau 1D nouvellement construit que nous avons donné à cette fonction, puis signaler le résultat. Dans la ligne finale du code, nous avons utilisé la déclaration d'impression pour ce faire.

Ici, vous pouvez voir le résultat.

Exemple 3:

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé un tableau 1D et le Linalg Numpy.Fonction Norm (). Essayons la même fonction maintenant avec un tableau 2D. Le tableau 2D est utilisé ici comme entrée et faisant que la fonction produit un flotteur ou peut-être un tableau de valeurs normales. Voir le code expliqué ci-dessous.

Après avoir importé le module Numpy, nous avons construit un tableau 2D dans ce cas. Ce tableau comprend les valeurs [1, 5, 11] et [4, 8, 12]. Maintenant, en utilisant le tableau 2D que nous avons préparé plus tôt, nous obtenons le linalg.norme(). Enfin, nous avons utilisé la commande d'impression pour afficher le résultat. Le code source complet est fourni ci-dessous.

Importer Numpy
new_arr = numpy.Array ([[1, 5, 11], [4, 8, 12]])
res_arr = numpy.linalg.norme (new_arr)
print (res_arr)

Le résultat suivant est généré à partir du code ci-dessus:

Exemple 4:

Une norme matricielle d'un tableau nu peut également être calculée avec un axe choisi. Nous utiliserons l'option axe = 0 via le linalg.Fonction Norm () pour obtenir la norme matricielle pour les lignes. De même, utilisez l'axe = 1 pour déterminer la norme matricielle pour chaque colonne. L'argument de l'axe sera donné comme un 2-Tuple de valeurs entières.

Pour vous aider à améliorer le concept, nous diviserons le code en plusieurs parties et expliquerons chacun séparément. Voir le code ci-dessous qui est joint.

Ici, nous avons construit le tableau et importé le module Numpy. Les valeurs du tableau «Array _One» sont [5, 9, 11] et [6, 10, 22]. Après cela, nous obtenons les valeurs renvoyées par Linalg.Norm () sur la colonne et pour chacune des deux lignes. Comme vous pouvez le voir, la méthode reçoit le tableau nouvellement généré avec un axe réglé sur 1. Nous avons affiché le résultat dans la ligne finale après l'avoir enregistré dans un tableau différent appelé «res_arr."

Le résultat est donné ci-dessous.

Voyons maintenant comment le Linalg.La fonction Norm () est appliquée aux lignes. Nous montrerons comment obtenir le linalg.Valeurs Norm () pour chacune des trois colonnes et chaque ligne en utilisant le code fourni ci-dessous. Comme vous pouvez le voir, les paramètres de la fonction sont le tableau nouvellement généré et l'axe, qui est défini sur 0.

Nous avons maintenant montré le résultat.

Au lieu de cela, nous expliquerons comment utiliser un tableau 2D avec l'axe pour déterminer la norme numpy d'un vecteur. Le code restant est le même que le code ci-dessus, à l'exception que puisque nous utilisons un tableau 2D, l'axe est défini sur (0,1). Voici le code:

Ci-dessous, la capture d'écran résultante est attachée.

Le programme de code complet est joint ci-dessous.

Importer Numpy
array_one = numpy.Array ([[5, 9, 11], [6, 10, 22]]))
res_arr = numpy.linalg.norme (array_one, axe = 1)
print (res_arr)
array_two = numpy.linalg.norme (array_one, axe = 0)
print (array_two)
array_ trois = Numpy.linalg.norme (array_one, axe = (0,1))
imprimer (array_ trois)

Conclusion

Ce tutoriel a été créé pour revoir Numpy Linalg Norm. Nous avons fourni des détails sur la fonction Python Numpy.linalg.Norm () pour trouver une matrice ou une norme vectorielle. Il fournit l'une des normes vectorielles infinies et cela dépend de ce qui a été donné comme entrée.