Encontrar la norma de una matriz usando Numpy
Instalar e importar numpy
En esta sesión, veremos cómo podemos instalar la biblioteca Numpy en nuestra aplicación Python y luego importar esta biblioteca en nuestro código Python para encontrar la norma de una matriz. Primero, cree un proyecto en cualquier herramienta como Pycharm o Jupiter Notebook. Después de crear un proyecto, cree un nuevo archivo de Python en el proyecto como se muestra en la captura de pantalla adjunta.
El nuevo archivo de Python se crea con éxito. Ahora, instalaremos la biblioteca Numpy en nuestra aplicación Python ejecutando el comando en la terminal de la herramienta PyCharm.
$ Pip Install Numpy
Después de instalar la biblioteca Numpy, importaremos Numpy para comenzar nuestro código Python.
$ import numpy como np
Importaremos la biblioteca Numpy y le daremos un alias de 'NP'. Ahora, podemos llamar a Numpy en nuestro código como 'NP' al hacer referencia a la biblioteca.
¿Cómo encuentra Numpy la norma de la matriz??
Ahora, aprenderemos cómo podemos usar la biblioteca Numpy para encontrar la norma de una matriz. Tomaremos una matriz y luego encontraremos su magnitud como la norma fácilmente. La biblioteca Numpy solo se usa para resolver problemas matemáticos y problemas numéricos. El método más popular en Python para determinar la norma de una matriz es utilizar una norma euclidiana. La raíz cuadrada de la suma de todos los cuadrados de cada elemento individual en la matriz constituye la norma euclidiana. La biblioteca Numpy nos proporciona una función en Python cuyo nombre es 'norma' que calcula la norma de una matriz.
Sintaxis de la función de norma en Python:
La función norma en Python tiene la siguiente sintaxis:
# NP.linalg.Norma (matrices, ord)
Esta función toma la entrada como una matriz Numpy y un parámetro opcional 'ord' y el valor predeterminado de 'ord' es '2'. La norma de la matriz se calcula de acuerdo con el parámetro de orden. Si no podemos tomar el parámetro 'ord', entonces significa que el valor de 'ord' es 2. Tomamos diferentes valores de pedido de acuerdo con nuestros requisitos. Si el valor del pedido es '1' y '2', devuelve los resultados de 'L1 Norm' y 'Norma L2'. Y si el valor del parámetro de orden 'ord' es '0', entonces devuelve el resultado del vector de normas. Aquí, la entrada es más importante si la entrada es una sola matriz. Luego, la función calcula la norma de una matriz y devuelve un valor escalar y si la entrada es dos matrices. La función devuelve la magnitud de las matrices.
Ejemplo de código de Python:
Creamos un archivo de python cuyo nombre es numpy_norm_array.py '. Aquí, primero importaremos la biblioteca Numpy. Tomaremos la matriz y luego encontraremos la norma de esa matriz fácilmente. El código de referencia se menciona a continuación.
importar numpy como np
Array1 = NP.Array ([4,8,12])
Arrvector = NP.Array ([[1,5], [2,9]])
Normres = NP.linalg.Norma (Array1)
NormOrderres = NP.linalg.Norma (Arrvector, Ord = NP.inf)
Imprimir ("La norma de la primera matriz es =", Normres)
imprimir ("Norma de matrix =", NormOrderres)
En la captura de pantalla mencionada anteriormente, tomamos la variable de matriz 'Array1' y aplicamos el método de norma en esta matriz pasando 'Array1' como argumento de función en 'NP. linalg.norma()'. El resultado se almacena en la variable 'Normres'. Por fin, imprimimos una variable 'Normres' a través de una declaración de impresión para ver el resultado.
En segundo lugar, tomamos otra variable de matriz 'Arrvector' y asignamos una matriz a ese vector. Matriz significa que tomamos dos matrices dentro de una matriz. Después de eso, encontramos la norma de esa matriz y dimos la orden a esa matriz. Dimos la orden 'infinito' a esa matriz. Llamamos al método de norma 'np. linalg. Norma (Arrvector, Ord = NP.inf) 'como puedes ver en la captura de pantalla de arriba. El orden 'inf' se usa para el infinito que proporciona un valor de norma máximo de una matriz. También se llama la 'Norma Chebyshev'.
Asignamos el resultado del método de norma que tiene el orden de los nombres variables como 'NormOrderRes' como podemos ver en la captura de pantalla anterior. Por último, queremos mostrar el resultado de esta matriz que regresa por el método de norma Numpy. Entonces, pasamos esta variable 'NormOrderRes' para imprimir una declaración con una cadena. Todo lo que escribimos en String en la declaración de impresión se muestra en la consola igual que pasamos. Este es el código completo de Python para encontrar la norma de una matriz. Ahora, en la sesión a continuación, discutiremos el resultado de este código.
La salida del ejemplo:
La siguiente es la salida producida por el código mencionado anteriormente:
La norma de la primera matriz es = 14.966629547095765
Norma de matriz = 11.0
La norma de esta primera matriz es '14.966629547095765 '. Esto da un valor escalar contra una sola matriz. En la segunda matriz, 'Arrvector' da la magnitud de dos matrices como una matriz y la norma de esta matriz es '11.0 '.
Suponemos que este ejemplo deja sus conceptos más claros relacionados con la búsqueda de la norma de una matriz utilizando la biblioteca Numpy en Python.
Conclusión
Por fin, podemos decir que la Biblioteca Numpy de Python facilita nuestra programación de Python. Podemos llamar a las funciones de la biblioteca Numpy y realizar nuestras tareas fácilmente en Python. Todos estos ejemplos también se pueden practicar en su herramienta de acuerdo con los requisitos. Este artículo demuestra el uso de la función de norma. Discutimos aquí cómo la función de la norma nos devuelve la magnitud del vector o la norma euclidiana de manera efectiva.