Python에서 Norm 함수의 사용법에 대한 자세한 설명

파이썬에서 norm() 함수는 벡터의 노름(또는 길이)을 계산하는 데 사용되는 메서드 중 하나로 1차원 배열, 2차원 배열 및 다차원 배열에 사용할 수 있습니다.

Python에서 norm() 함수는 벡터의 노름(또는 길이)을 계산하는 데 사용되는 방법 중 하나입니다. 1차원 배열, 2차원 배열, 다차원 배열에 사용할 수 있습니다. norm() 함수의 구체적인 사용법은 다음과 같습니다:

1. 1차원 배열의 경우:

구문: numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

매개변수:

x: 1차원 배열.

ord: 노름의 계산 방법, 기본값은 None입니다. 이는 2 노름을 계산한다는 의미입니다. 일반적으로 사용되는 값은 1, 2, 무한대(np.inf)입니다.

axis: 노름을 계산하기 위한 축을 지정합니다. 기본값은 없음이며, 이는 전체 배열의 노름을 계산한다는 의미입니다.

keepdims: 출력 크기를 유지할지 여부. 기본값은 False이며 유지하지 않음을 의미합니다.

반환 값: 계산된 표준 값.

2. 2차원 배열의 경우:

구문: ​​numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

매개변수:

x: 2차원 배열.

ord: 노름의 계산 방법, 기본값은 없음입니다. 이는 프로베니우스 노름(행렬 요소의 제곱합의 제곱근)을 계산함을 의미합니다.

axis: 노름을 계산하기 위한 축을 지정합니다. 기본값은 없음이며, 이는 전체 배열의 노름을 계산한다는 의미입니다.

keepdims: 출력 크기를 유지할지 여부. 기본값은 False이며 유지하지 않음을 의미합니다.

반환 값: 계산된 표준 값.

3. 다차원 배열의 경우:

구문: numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

매개변수:

x: 다차원 배열.

ord: 노름의 계산 방법, 기본값은 없음입니다. 이는 프로베니우스 노름을 계산한다는 의미입니다.

axis: 노름을 계산하기 위한 축을 지정합니다. 기본값은 없음이며, 이는 전체 배열의 노름을 계산한다는 의미입니다.

keepdims: 출력 크기를 유지할지 여부. 기본값은 False이며 유지하지 않음을 의미합니다.

반환 값: 계산된 표준 값.

Norm은 벡터나 행렬의 크기를 측정하는 데 사용되는 방법으로 거리, 유사성 등을 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 실제 적용에서는 특정 요구에 따라 적절한 표준 계산 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 Norm 함수의 사용법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!