<\/p>\n
De norm<\/strong> van een gegeven vector, x, wordt als volgt berekend:<\/span><\/p>\n ||x|| = \u221a x 1<\/sub> 2<\/sup> + x 2<\/sub> 2<\/sup> + x 3<\/sub> 2<\/sup> + \u2026 + x n<\/sub> 2<\/sup><\/span><\/span><\/p>\n Stel bijvoorbeeld dat x = [3, 7, 4]<\/span><\/p>\n De omvang zou als volgt worden berekend:<\/span><\/p>\n ||x|| = \u221a 3 2<\/sup> + 7 2<\/sup> + 4 2<\/sup><\/span> = \u221a 74<\/span> = 8,602<\/span><\/p>\n U kunt een van de volgende twee methoden gebruiken om de grootte van een vector te berekenen met behulp van het NumPy-<\/a> pakket in Python:<\/span><\/p>\n Methode 1: Gebruik linalg.norm()<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Gebruik aangepaste NumPy-functies<\/strong><\/span><\/p>\n Beide methoden zullen exact hetzelfde resultaat opleveren, maar de tweede methode is meestal veel sneller, vooral voor grote vectoren.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie np.linalg.norm()<\/strong> gebruikt om de grootte van een bepaalde vector te berekenen:<\/span><\/p>\n De grootte van de vector is 21,77<\/strong> .<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u aangepaste NumPy-functies kunt gebruiken om de grootte van een bepaalde vector te berekenen:<\/span><\/p>\n De grootte van de vector is 21,77<\/strong> .<\/span><\/p>\n Merk op dat dit overeenkomt met de waarde die we met de vorige methode hebben berekend.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen kunt uitvoeren met NumPy:<\/span><\/p>\n Hoe een functie aan een NumPy-array toe te wijzen<\/a> De norm van een gegeven vector, x, wordt als volgt berekend: ||x|| = \u221a x 1 2 + x 2 2 + x 3 2 + \u2026 + x n 2 Stel bijvoorbeeld dat x = [3, 7, 4] De omvang zou als volgt worden berekend: ||x|| = \u221a 3 2 + 7 2 + […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2204","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n n.p. linalg<\/span> . norm<\/span> (v)<\/strong><\/span><\/pre>\n n.p. sqrt<\/span> ( x.dot<\/span> (x))\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Methode 1: Gebruik linalg.norm()<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#definevector\nx = np. array<\/span> ([3, 6, 6, 4, 8, 12, 13])\n\n#calculate magnitude of vector<\/span>\nn.p. linalg<\/span> . norm<\/span> (x)\n\n21.77154105707724\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 2: Gebruik aangepaste NumPy-functies<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#definevector\nx = np. array<\/span> ([3, 6, 6, 4, 8, 12, 13])\n\n#calculate magnitude of vector\n<\/span>n.p. sqrt<\/span> ( x.dot<\/span> (x))\n\n21.77154105707724\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe u een kolom aan een NumPy-array toevoegt<\/a>
Hoe een NumPy-array naar een lijst in Python te converteren<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"