Norma linalg numpy

En el aprendizaje automático, ocasionalmente es necesario determinar o cuantificar la matriz o el tamaño del vector. Se puede lograr utilizando una técnica de norma Linalg en Numpy. Demostraremos cómo usar la técnica de la norma Linalg NP para determinar las normas de la matriz o el vector a lo largo de todo el artículo.

¿Cuál es la norma linalg numpy??

La norma de matriz o las normas vectoriales se calculan utilizando la técnica de norma linalg numpy. El propósito de esta función, que también se incluye en la biblioteca Numpy, es calcular las normas. Como resultado, una de las normas vectoriales u ocho de las normas de matriz se puede calcular utilizandolo. Aunque las normas de matriz no son más que la extensión de una norma vectorial, existen, sin embargo, existen. Además, puede calcular las normas de vectores infinitos.

Sintaxis de la norma linalg numpy

La sintaxis de la función de la norma Linalg se muestra a continuación siguiendo los estándares de Python.

Los cuatro parámetros de entrada para esta función se enumeran a continuación:

• x es una matriz de entrada.
• Ord significa 'Orden.'
• Las normas de matriz de las matrices se calculan si el eje es un 2-tuple.
• Keepdims recibe un valor 'verdadero' o 'falso'. Si el valor es verdadero, los ejes normados sobre el resultado se mantienen como dimensiones con el tamaño 1. De lo contrario, el resultado mantiene los ejes que se normalos.

Ahora, puede descubrir algunos ejemplos sobre la resolución de problemas en las siguientes secciones.

Ejemplo 1:

Usemos el Numpy.linalg.Norm () función para identificar la norma de un vector o incluso una matriz. Esta función se usa consistentemente para devolver un flotador o una matriz de valores de norma cuando la matriz se usa como entrada. Mira el código.

Aquí, importamos el vector como 'vec = numpy.Organizar (10) 'Antes de importar el módulo Numpy. La matriz construida se suministró como parámetro al Numpy.linalg.Norm () función, que devolvió el resultado y se guardó en la variable de salida. Imprimimos el resultado en la declaración final como puede ver a continuación.

importar numpy
vec = numpy.Arange (10)
Res = Numpy.linalg.Norma (VEC)
Imprimir (Res)

El código generó la siguiente salida:

Ejemplo 2:

Adquiramos una matriz 1-D y Linalg Numpy.norma () ahora. Aquí, demostraremos cómo calcular vectores o la norma de una matriz en una matriz Numpy unidimensional usando el Numpy.linalg.Método de norma (). Para comenzar, construyamos una matriz con Numpy.método array (). Vea el código en la muestra a continuación.

importar numpy
arr_d = numpy.Array ([6, 8, 12, 16, 22, 28, 32])
res_arr = numpy.linalg.Norma (arr_d)
Imprimir (res_arr)

Hemos importado el módulo necesario, Numpy, en el código. Luego, produjimos una matriz 1-D, que es visible en la segunda línea del código del programa. Hay 7 valores en la matriz. Estos son [6, 8, 12, 16, 22, 28, 32]. A continuación, aplicamos el Linalg.Método de norma () a la matriz 1-D recientemente construida que dimos a esta función y luego informa el resultado. En la línea final del código, utilizamos la declaración de impresión para hacer esto.

Aquí puedes ver el resultado.

Ejemplo 3:

En el ejemplo anterior, hemos utilizado una matriz 1-D y el Numpy Linalg.función de norma (). Intentemos la misma función ahora con una matriz 2-D. La matriz 2-D se usa aquí como entrada y haciendo que la función produce un flotador o tal vez una matriz de valores de norma. Vea el código explicado a continuación.

Después de importar el módulo Numpy, hemos construido una matriz 2-D en este caso. Esta matriz incluye los valores [1, 5, 11] y [4, 8, 12]. Ahora, usando la matriz 2-D que preparamos anteriormente, obtenemos el Linalg.norma(). Finalmente, usamos el comando de impresión para mostrar el resultado. El código fuente completo se proporciona a continuación.

importar numpy
new_arr = numpy.Array ([[1, 5, 11], [4, 8, 12]])
res_arr = numpy.linalg.Norma (new_arr)
Imprimir (res_arr)

El siguiente resultado se genera a partir del código anterior:

Ejemplo 4:

La norma matriz de una matriz de Numpy también se puede calcular junto con un eje elegido. Usaremos la opción Axis = 0 a través de Linalg.Norm () función para obtener la norma de matriz para filas. Del mismo modo, use axis = 1 para determinar la norma de matriz para cada columna. El argumento del eje se dará como una 2-tupla de valores enteros.

Para ayudarlo a mejorar el concepto, dividiremos el código en muchas porciones y explicaremos cada una por separado. Vea el código a continuación que se adjunta.

Aquí, construimos la matriz e importamos el módulo Numpy. Los valores en la matriz 'matriz _one' son [5, 9, 11] y [6, 10, 22]. Después de eso, obtenemos los valores devueltos por Linalg.norma () sobre la columna y para cada una de las dos filas. Como puede ver, el método recibe la matriz recién generada junto con un eje establecido en 1. Mostramos el resultado en la línea final después de guardarlo en una matriz diferente llamada "Res_arr."

El resultado se da a continuación.

Veamos ahora como el Linalg.La función de norma () se aplica a las filas. Demostraremos cómo obtener el Linalg.Norm () valores para cada una de las tres columnas y cada fila utilizando el código proporcionado a continuación. Como puede ver, los parámetros de la función son la matriz recién generada y el eje, que se establece en 0.

Ahora hemos mostrado el resultado.

En su lugar, explicaremos cómo usar una matriz 2-D junto con el eje para determinar la norma numpy de un vector. El código restante es el mismo que el código anterior, con la excepción de que, dado que estamos utilizando una matriz 2-D, el eje está configurado en (0,1). Aquí está el código:

A continuación, se adjunta la captura de pantalla resultante.

El programa de código completo se adjunta a continuación.

importar numpy
array_one = numpy.Array ([[5, 9, 11], [6, 10, 22]])
res_arr = numpy.linalg.norma (array_one, axis = 1)
Imprimir (res_arr)
array_two = numpy.linalg.Norm (array_one, axis = 0)
print (array_two)
array_three = numpy.linalg.norma (array_one, axis = (0,1))
imprimir (array_three)

Conclusión

Este tutorial fue creado para revisar Numpy Linalg Norm. Hemos proporcionado detalles sobre la función de Python Numpy.linalg.norma () para encontrar una matriz o una norma vectorial. Proporciona una de las normas vectoriales infinitas y depende de lo que se dio como una entrada.