So berechnen sie die größe eines vektors mit numpy

Die Norm eines gegebenen Vektors x wird wie folgt berechnet:

||x|| = √ x ₁ ² + x ₂ ² + x ₃ ² + … + x _n ²

Angenommen, x = [3, 7, 4]

Die Größe würde wie folgt berechnet:

||x|| = √ 3 ² + 7 ² + 4 ² = √ 74 = 8,602

Sie können eine von zwei Methoden verwenden, um die Größe eines Vektors mithilfe des NumPy- Pakets in Python zu berechnen:

Methode 1: Verwenden Sie linalg.norm()

 n.p. linalg . norm (v)

Methode 2: Benutzerdefinierte NumPy-Funktionen verwenden

 n.p. sqrt ( x.dot (x))

Beide Methoden liefern genau das gleiche Ergebnis, die zweite Methode ist jedoch tendenziell viel schneller, insbesondere bei großen Vektoren.

Das folgende Beispiel zeigt, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.

Methode 1: Verwenden Sie linalg.norm()

Der folgende Code zeigt, wie die Funktion np.linalg.norm() verwendet wird, um die Größe eines bestimmten Vektors zu berechnen:

 import numpy as np

#definevector
x = np. array ([3, 6, 6, 4, 8, 12, 13])

#calculate magnitude of vector
n.p. linalg . norm (x)

21.77154105707724

Der Betrag des Vektors beträgt 21,77 .

Methode 2: Benutzerdefinierte NumPy-Funktionen verwenden

Der folgende Code zeigt, wie Sie benutzerdefinierte NumPy-Funktionen verwenden, um die Größe eines bestimmten Vektors zu berechnen:

 import numpy as np

#definevector
x = np. array ([3, 6, 6, 4, 8, 12, 13])

#calculate magnitude of vector
n.p. sqrt ( x.dot (x))

21.77154105707724

Der Betrag des Vektors beträgt 21,77 .

Beachten Sie, dass dies mit dem Wert übereinstimmt, den wir mit der vorherigen Methode berechnet haben.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie mit NumPy andere gängige Vorgänge ausführen:

So ordnen Sie eine Funktion einem NumPy-Array zu
So fügen Sie eine Spalte zu einem NumPy-Array hinzu
So konvertieren Sie ein NumPy-Array in eine Liste in Python