Como calcular a magnitude de um vetor usando numpy

A norma de um determinado vetor, x, é calculada da seguinte forma:

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

Por exemplo, suponha que x = [3, 7, 4]

A magnitude seria calculada da seguinte forma:

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

Você pode usar um dos dois métodos para calcular a magnitude de um vetor usando o pacote NumPy em Python:

Método 1: use linalg.norm()

 n.p. linalg . norm (v)

Método 2: use funções NumPy personalizadas

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

Ambos os métodos retornarão exatamente o mesmo resultado, mas o segundo método tende a ser muito mais rápido, especialmente para vetores grandes.

O exemplo a seguir mostra como usar cada método na prática.

Método 1: use linalg.norm()

O código a seguir mostra como usar a função np.linalg.norm() para calcular a magnitude de um determinado vetor:

 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

A magnitude do vetor é 21,77 .

Método 2: use funções NumPy personalizadas

O código a seguir mostra como usar funções NumPy personalizadas para calcular a magnitude de um determinado vetor:

 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

A magnitude do vetor é 21,77 .

Observe que isso corresponde ao valor que calculamos usando o método anterior.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns usando NumPy:

Como mapear uma função para um array NumPy
Como adicionar uma coluna a um array NumPy
Como converter um array NumPy em uma lista em Python