Numpy를 사용하여 벡터의 크기를 계산하는 방법

주어진 벡터 x의 노름은 다음과 같이 계산됩니다.

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

예를 들어 x = [3, 7, 4]라고 가정합니다.

크기는 다음과 같이 계산됩니다.

||x|| = √ 3 ² + 7 ² + 4 ² = √ 74 = 8.602

Python에서 NumPy 패키지를 사용하여 벡터의 크기를 계산하려면 두 가지 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

방법 1: linalg.norm() 사용

 n.p. linalg . norm (v)

방법 2: 사용자 정의 NumPy 함수 사용

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

두 방법 모두 정확히 동일한 결과를 반환하지만 두 번째 방법은 특히 큰 벡터의 경우 훨씬 더 빠른 경향이 있습니다.

다음 예에서는 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

방법 1: linalg.norm() 사용

다음 코드는 np.linalg.norm() 함수를 사용하여 주어진 벡터의 크기를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

벡터의 크기는 21.77 입니다.

방법 2: 사용자 정의 NumPy 함수 사용

다음 코드는 사용자 정의 NumPy 함수를 사용하여 주어진 벡터의 크기를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

벡터의 크기는 21.77 입니다.

이는 이전 방법을 사용하여 계산한 값과 일치합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 NumPy를 사용하여 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열에 함수를 매핑하는 방법
NumPy 배열에 열을 추가하는 방법
Python에서 NumPy 배열을 목록으로 변환하는 방법