Znalezienie normy tablicy za pomocą Numpy

W tym przewodniku omówimy, w jaki sposób możemy znaleźć normę tablicy w aplikacji Python za pomocą biblioteki Numpy. Biblioteka Numpy służy do radzenia sobie z tablicami danych numerycznych. Numpy to fundamentalna biblioteka Pythona, a my również wykorzystamy tę bibliotekę w tym artykule. Normą tablicy jest wielkość wektora reprezentowanego przez tablicę i możemy to rozwiązać za pomocą biblioteki Numpy w naszej aplikacji Python. Tutaj wyjaśnimy wszystko szczegółowo na nadchodzącej sesji za pomocą zrzutów ekranu i odpowiednio rozwiązane przykłady.

Zainstaluj i importuj Numpy

W tej sesji zobaczymy, w jaki sposób możemy zainstalować bibliotekę Numpy w naszej aplikacji Python, a następnie zaimportować tę bibliotekę do naszego kodu Pythona, aby znaleźć normę tablicy. Najpierw utwórz projekt w dowolnym narzędziu, takim jak notatnik Pycharm lub Jupiter. Po utworzeniu projektu utwórz nowy plik Pythona w projekcie, jak pokazano na załączonym zrzucie ekranu.

Nowy plik Pythona jest tworzony pomyślnie. Teraz zainstalujemy bibliotekę Numpy w naszej aplikacji Python, uruchamiając Comman na terminalu narzędzia Pycharm.

$ pip instaluj Numpy

Po zainstalowaniu biblioteki Numpy zaimportujemy Numpy do rozpoczęcia naszego kodu Pythona.

$ import Numpy jako NP

Zaimportujemy bibliotekę Numpy i nadamy jej alias „NP”. Teraz możemy nazwać Numpy w naszym kodzie jako „NP” podczas odwołania się do biblioteki.

Jak Numpy znajduje normę tablicy?

Teraz dowiemy się, w jaki sposób możemy użyć biblioteki Numpy do znalezienia normy tablicy. Przyjmiemy tablicę, a następnie łatwo znajdziemy ich wielkość, jak norma. Biblioteka Numpy służy tylko do rozwiązywania problemów matematycznych i problemów numerycznych. Najpopularniejszą metodą w Pythonie do ustalenia normy tablicy jest wykorzystanie normy euklidesowej. Pierwiastek kwadratowy sumie wszystkich kwadratów każdego elementu w tablicy stanowi normę euklidesową. Biblioteka Numpy zapewnia nam funkcję w Pythonie, którego nazwa jest „normą”, która oblicza normę tablicy.

Składnia funkcji Norm w Pythonie:

Funkcja norm w Pythonie ma następującą składnię:

# np.Linalg.Norm (tablice, ORD)

Ta funkcja przyjmuje dane wejściowe jako tablica Numpy i opcjonalny parametr „ORD”, a domyślna wartość „ORD” to „2”. Norma tablicy jest obliczana zgodnie z parametrem zamówienia. Jeśli nie możemy wziąć parametru „ORD”, oznacza to, że wartość „ORD” wynosi 2. Przyjęliśmy różne wartości zamówień zgodnie z naszymi wymaganiami. Jeśli wartość zamówienia to „1” i „2”, zwraca wyniki „l1 normy” i „l2 normy”. A jeśli wartość parametru zamówienia „ORD” wynosi „0”, zwraca wynik wektora norm. Tutaj wejście ma większe znaczenie, jeśli dane wejściowe jest pojedynczą tablicą. Następnie funkcja oblicza normę tablicy i zwraca wartość skalarną, a jeśli wejście to dwie tablice. Funkcja zwraca wielkość tablic.

Przykład kodu Pythona:

Stworzyliśmy plik Pythona, którego nazwa to Numpy_norm_Array.py '. Tutaj najpierw zaimportujemy bibliotekę Numpy. Weźmy tablicę, a następnie łatwo znajdziemy normę tej tablicy. Kod referencyjny jest wspomniany poniżej.

importować Numpy jako NP
array1 = np.tablica ([4,8,12])
arrvector = np.tablica ([[1,5], [2,9]])
Normres = NP.Linalg.Norm (tablica1)
normorderres = np.Linalg.norma (Arrvector, ord = np.inf)
druk („norma pierwszej tablicy is =”, Normres)
druk („norma matrix =”, NormorderRes)

W wyżej wymienionym zrzucie ekranu wzięliśmy zmienną tablicy „Array1” i zastosowaliśmy metodę Norma w tej tablicy, przekazując „Array1” jako argument funkcyjny w „NP. Linalg.norma()'. Wynik jest przechowywany w zmiennej „Normres”. W końcu drukujemy zmienną „Normres” poprzez instrukcję drukowania, aby zobaczyć wynik.

Po drugie, wzięliśmy inną zmienną tablicy „Arrvector” i przypisaliśmy macierz do tego wektora. Matrix oznacza, że ​​wzięliśmy dwie tablice w ramach jednej tablicy. Następnie znaleźliśmy normę tej matrycy i wydaliśmy porządek tej macierzy. Dostaliśmy zamówienie „nieskończoność” tej matrycy. Nazwaliśmy metodę normy 'NP. Linalg. norma (Arrvector, ord = np.inf) ”, jak widać na zrzucie ekranu powyżej. Zamów „inf” jest używany dla nieskończoności, co daje maksymalną wartość normalną matrycy. Nazywa się to również „Normą Chebysheva”.

Przypisaliśmy wynik metody NORM, który ma kolejność do nazw zmiennych jako „normorderres”, jak widać na powyższym zrzucie ekranu. Na koniec chcemy pokazać wynik tej macierzy, która powraca metodą Numpy Norm. Tak więc przekazujemy tę zmienną „normorderRes”, aby wydrukować instrukcję za pomocą ciągu. Wszystko, co napisaliśmy w ciągu w instrukcji drukowania, jest wyświetlane na konsoli tak samo, jak mijaliśmy. To jest cały kod Pythona do znalezienia normy tablicy. Teraz, w poniższej sesji, omówimy dane wyjściowe tego kodu.

Wyjście przykładu:

Poniżej znajduje się dane wyjściowe wyprodukowane w kodzie wspomnianym powyżej:

Norma pierwszej tablicy wynosi = 14.966629547095765
Norma macierzy = 11.0

Normą tej pierwszej tablicy jest '14.966629547095765 '. Daje to wartość skalarną w stosunku do jednej tablicy. W drugiej tablicy „Arrvector” daje wielkość dwóch tablic, takich jak matryca, a norma tej matrycy jest '11.0 '.

Zakładamy, że ten przykład sprawia, że ​​twoje pojęcia są wyraźniejsze związane z znalezieniem norm tablicy za pomocą biblioteki Numpy w Python.

Wniosek

W końcu możemy powiedzieć, że biblioteka Python Numpy ułatwia programowanie Python. Możemy po prostu wywołać funkcje biblioteki Numpy i łatwo wykonać nasze zadania w Python. Wszystkie te przykłady można również ćwiczyć w twoim narzędziu zgodnie z wymaganiami. Ten artykuł pokazuje zastosowanie funkcji Norm. Omówiliśmy tutaj, w jaki sposób funkcja norma zwraca nam wielkość wektora lub normy euklidesowej w skuteczny sposób.