numpy.linalg.vector_norm#

linalg.vector_norm(x, /, *, ось=None, keepdims=False, ord=2)[источник]#

Вычисляет векторную норму вектора (или пакета векторов) x.

Эта функция совместима с Array API.

Параметры:

xarray_like: Входной массив.
ось{None, int, 2-кортеж ints}, необязательный: Если целое число, axis указывает ось (измерение), вдоль которой вычисляются векторные нормы. Если n-кортеж, axis указывает оси (измерения), по которым вычисляются пакетные векторные нормы. Если None, векторная норма должна быть вычислена по всем значениям массива (т.е., эквивалентно вычислению векторной нормы сглаженного массива). По умолчанию: None.
keepdimsbool, необязательно: Если установлено значение True, оси, по которым вычисляется норма, остаются в результате как измерения с размером один. По умолчанию: False.
ord{int, float, inf, -inf}, опционально: Порядок нормы. Подробности см. в таблице под Notes в numpy.linalg.norm.

Смотрите также

numpy.linalg.norm: Универсальная функция нормы

Примеры

>>> from numpy import linalg as LA
>>> a = np.arange(9) + 1
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = a.reshape((3, 3))
>>> b
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> LA.vector_norm(b)
16.881943016134134
>>> LA.vector_norm(b, ord=np.inf)
9.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=-np.inf)
1.0

>>> LA.vector_norm(b, ord=0)
9.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=1)
45.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=-1)
0.3534857623790153
>>> LA.vector_norm(b, ord=2)
16.881943016134134
>>> LA.vector_norm(b, ord=-2)
0.8058837395885292