Norma Numpy L2

Python es el lenguaje de programación más reconocido debido a su script fácil de entender que proporciona numerosas funciones y bibliotecas incorporadas para que sea más fácil y más comprensible. Este idioma se utiliza principalmente para implementar aplicaciones de aprendizaje automático, por lo que mientras trabaja en las diversas aplicaciones de aprendizaje automático, a menudo expresamos las características de la aplicación, conjuntos de datos, valores específicos y otros parámetros en forma de matrices o vectores. Para implementar los algoritmos de aprendizaje automático en estos vectores, con frecuencia tenemos que tomar la magnitud de estas matrices, la magnitud de los vectores que representan la longitud de los vectores y calcular estas longitudes. Usamos la función "Norma".

La norma calcula la longitud de los vectores, y se puede entender como "distancia en términos matemáticos. La norma L2 primero toma el cuadrado de todos los elementos en el vector o la matriz y luego agrega todos estos elementos cuadrados y devuelve la magnitud para el vector.

Procedimiento

Seguiremos un procedimiento simple para comprender el tema Numpy L2 Norm. El artículo explicará la importancia de esta función, y luego la sintaxis de esta función se explicará junto con la implementación de esa sintaxis en el script de Python.

Sintaxis

En general, hay dos tipos de normas que se pueden expresar en el script de Python, y podemos cambiar a una usando la misma sintaxis básica con un poco de modificación en los parámetros de esta función. El método para llamar a esta función en el programa Python se da de la siguiente manera:

$ Numpy. linalg. Norma (x, orden = ninguno, eje = ninguno)

Esta función tiene tres parámetros que deben expresarse al calcular la norma de los vectores. El parámetro "x" es el nombre del vector cuya longitud queremos encontrar usando la función de norma Numpy L2. Luego viene otro parámetro, "ordenar" este parámetro especifica si tenemos que averiguar la norma L1 o la norma L2 del vector, y "eje" contribuye a ser el último parámetro de la función. Devuelve los vectores o la norma de la matriz; Por lo general, mantenemos su valor igual a ninguno.

Ejemplo 1

La función de la norma L2 Numpy calcula la norma para cualquier vector o matriz, y esto podría verificarse escribiendo el programa para la norma L2 y ejecutándolo en el compilador de Python para verificar sus resultados. Para encontrar la magnitud del vector utilizando la norma L2, crearemos un nuevo proyecto o comenzaremos con el proyecto más reciente. La biblioteca que debemos instalar para la implementación de esta función se proporciona a continuación:

"Numpy"

Instalaremos esta biblioteca en nuestra carcasa de Python a través de la ventana de la terminal. Después de la instalación de esta biblioteca, importaremos dos paquetes principales de esta biblioteca que se utilizaremos en el programa para llamar a la función de la norma L2. Por lo tanto, primero importaremos el paquete Numpy con el prefijo o el nombre "PN" y luego importaremos otro módulo de este paquete como "Linalg".

De Numpy, importaremos a Linalg con el nombre "Norma". Ahora, usaremos estos prefijos PN y Normas en lugar de Linalg y Numpy en el programa. Crearemos un vector o una matriz con el método como "PN. Array ([2, 4, 5, 9]) ". Guardaremos esta matriz en la variable "vector". Con esta declaración de matriz, daremos un paso adelante y encontraremos la norma L2 de esta matriz "vector". Por lo tanto, daremos la llamada del método a la función "linalg" que habíamos importado del paquete Numpy, y ahora la usaremos como la norma para que la llamada de función sea "PN. norma (x, orden) ". Esta función tomará el valor de su parámetro "x" como el nombre de la matriz, yo.mi., vector, y el orden de la norma se dará por igual a "2" ya que estamos calculando la norma L2.

Los resultados que obtendremos de este método se almacenarán en otra variable, digamos "l2_norm", y luego se pasará al parámetro de la función print () para que podamos mostrar los resultados de la función de la norma L2.

Ejemplo 2

En el ejemplo anterior, implementamos la norma L2 para un vector o matriz con un tramo en solo una dimensión. Este ejemplo intentará implementar la función de la norma L2 para la matriz o matriz 2D. Por lo tanto, seguiremos el mismo procedimiento que en los ejemplos para importar los dos módulos del paquete Numpy Linalg y el Numpy como "NP" y "Norma", respectivamente. Usaremos ambos módulos para llamar a la función de la norma L2 para la matriz 2D. Con el prefijo "NP", llamaremos a la función de declaración de matriz "NP. formación()" . Esta llamada de función declarará una matriz 2D con los elementos como "[[2, 6, 7], [3, 5, 1]".

El nombre de la matriz se dará como "array_2dim". Usaremos esta matriz en el NP. La función de norma () como parámetro de entrada especificará el orden de la función a "2" para decirle a la función que calcule la norma L2 para esta matriz 2D. Los resultados de esta función de la norma L2 se mostrarán como la salida llamando a la función de impresión. Hemos adjunto el fragmento de código para este ejemplo a continuación:

La salida del programa se mostró como la norma L2 para la matriz 2D.

Conclusión

Este artículo se basa en la función de la norma L2 utilizando el paquete Numpy. Hemos entregado el concepto completo sobre este tema al explicar los métodos para usar esta función con la ayuda de varios ejemplos que hemos discutido e implementado en el lenguaje de programación de Python en este artículo. También hemos discutido el área de aplicación del tema, y ​​esperamos que aclare los conceptos sobre esta función.