Trovare la norma di un array usando numpy

In questa guida, discuteremo di come potremmo trovare la norma di un array in un'applicazione Python utilizzando la libreria Numpy. La libreria Numpy viene utilizzata per trattare array di dati numerici. Numpy è la Biblioteca fondamentale di Python e useremo anche questa biblioteca in questo articolo. La norma di un array è l'entità del vettore rappresentato dall'array e possiamo risolverlo con l'aiuto della libreria numpy nella nostra applicazione Python. Qui spiegheremo tutto in dettaglio nella prossima sessione con l'aiuto di screenshot e esempi correttamente risolti.

Installa e importa Numpy

In questa sessione, vedremo come possiamo installare la libreria Numpy nella nostra applicazione Python e quindi importare questa libreria nel nostro codice Python per trovare la norma di un array. Innanzitutto, crea un progetto in qualsiasi strumento come Pycharm o Jupiter Notebook. Dopo aver creato un progetto, crea un nuovo file Python nel progetto come mostrato nello screenshot allegato.

Il nuovo file Python viene creato correttamente. Ora installeremo la libreria Numpy nella nostra applicazione Python eseguendo il Comman sul terminale dello strumento Pycharm.

$ pip Installa numpy

Dopo aver installato la libreria Numpy, importeremo Numpy per l'avvio del nostro codice Python.

$ import numpy come np

Importeremo la biblioteca numpy e gli daremo un alias di "NP". Ora possiamo chiamare Numpy nel nostro codice come "NP" quando fa riferimento alla libreria.

In che modo Numpy trova la norma dell'array?

Ora impareremo come possiamo usare la biblioteca numpy per trovare la norma di un array. Prenderemo un array e poi troveremo la loro grandezza come la norma. La biblioteca Numpy è appena usata per risolvere problemi matematici e problemi numerici. Il metodo più popolare in Python per determinare la norma di un array è utilizzare una norma euclidea. La radice quadrata della somma di tutti i quadrati di ogni singolo elemento nell'array costituisce la norma euclidea. La libreria Numpy ci fornisce una funzione in Python il cui nome è "norma" che calcola la norma di un array.

Sintassi della funzione Norm in Python:

La funzione Norm in Python ha la seguente sintassi:

# np.linalg.Norm (array, ord)

Questa funzione prende input come array numpy e parametro opzionale "ord" e il valore predefinito di "ord" è "2". La norma dell'array viene calcolata in base al parametro dell'ordine. Se non possiamo prendere il parametro "ord", allora significa che il valore di "ord" è 2. Abbiamo preso valori di ordine diversi in base alle nostre esigenze. Se il valore dell'ordine è '1' e '2', restituisce i risultati di 'L1 Norm' e 'L2 Norm'. E se il valore del parametro dell'ordine 'ord' è '0', allora restituisce il risultato del vettore della norma. Qui, l'input conta di più se l'ingresso è un singolo array. Quindi, la funzione calcola la norma di un array e restituisce un valore scalare e se l'ingresso è due array. La funzione restituisce l'entità degli array.

Esempio di codice Python:

Abbiamo creato un file python il cui nome è numpy_norm_array.Py '. Qui, importeremo prima la biblioteca numpy. Prenderemo l'array e poi troveremo facilmente la norma di quel array. Il codice di riferimento è menzionato di seguito.

Importa Numpy come NP
Array1 = np.Array ([4,8,12])
arrvector = np.Array ([[1,5], [2,9]])
Normres = np.linalg.Norm (Array1)
normorderres = np.linalg.Norm (Arrvector, Ord = NP.INF)
print ("norma del primo array is =", normres)
print ("norm of matrix =", normorderres)

Nello screenshot sopra menzionato, abbiamo preso la variabile dell'array 'Array1' e applicato il metodo Norm su questo array passando 'Array1' come argomento di funzione in 'NP. linalg.norma()'. Il risultato è memorizzato nella variabile "normres". Finalmente, stampiamo una variabile "normres" attraverso un'istruzione di stampa per vedere il risultato.

In secondo luogo, abbiamo preso un altro "arrvector" di array e assegnato una matrice a quel vettore. Matrix significa che abbiamo preso due array in un array. Dopodiché, abbiamo trovato la norma di quella matrice e abbiamo dato l'ordine a quella matrice. Abbiamo dato l'ordine "infinito" a quella matrice. Abbiamo chiamato il metodo Norm 'NP. linalg. Norm (Arrvector, Ord = NP.inf) 'come puoi vedere nello screenshot sopra. L'ordine 'INF' viene utilizzato per l'infinito che fornisce un valore della norma massima di una matrice. Si chiama anche "Chebyshev Norm".

Abbiamo assegnato il risultato del metodo Norm che ha l'ordine di nomi variabili come "normorderres" come possiamo vedere nello screenshot sopra. Infine, vogliamo mostrare il risultato di questa matrice che ritorna con il metodo Numpy Norm. Quindi, passiamo questa variabile "normorderres" per stampare un'istruzione con una stringa. Tutto ciò che abbiamo scritto nella stringa nell'istruzione di stampa è mostrato sulla console come abbiamo superato. Questo è l'intero codice di Python per trovare la norma di un array. Ora, nella sessione seguente, discuteremo l'output di questo codice.

L'output dell'esempio:

Quanto segue è l'output prodotto dal codice sopra menzionato:

la norma del primo array è = 14.966629547095765
Norm of Matrix = 11.0

La norma di questo primo array è '14.966629547095765 '. Questo dà un valore scalare contro un singolo array. Nel secondo array, "Arrvector" fornisce l'entità di due array come una matrice e la norma di questa matrice è '11.0 '.

Supponiamo che questo esempio renda i tuoi concetti più chiari correlati alla ricerca della norma di un array usando la biblioteca Numpy in Python.

Conclusione

Finalmente, possiamo dire che la Biblioteca Python Numpy rende facile la nostra programmazione Python. Possiamo semplicemente chiamare le funzioni della Biblioteca Numpy ed eseguire facilmente i nostri compiti in Python. Tutti questi esempi possono anche essere praticati nel tuo strumento in base ai requisiti. Questo articolo dimostra l'uso della funzione Norm. Abbiamo discusso qui come la funzione Norm ci restituisce l'entità del vettore o della norma euclidea in modo efficace.