Pythonのnorm関数の使い方を詳しく解説

Python では、norm() 関数はベクトルのノルム (または長さ) を計算するために使用されるメソッドの 1 つであり、1 次元配列、2 次元配列、および多次元配列に使用できます。 。

Python では、norm() 関数はベクトルのノルム (または長さ) を計算するために使用されるメソッドの 1 つです。 1 次元配列、2 次元配列、多次元配列に使用できます。 Norm() 関数の具体的な使用法は次のとおりです:

1. 1 次元配列の場合:

構文: numpy.linalg.norm(x, ord=なし、axis= なし、keepdims=False)

パラメータ:

#xx: 1 次元配列。

ord: ノルム計算方法。デフォルトは [なし] で、2 ノルムを計算することを意味します。一般的に使用される値は、1、2、および無限大 (np.inf) です。

axis: ノルムを計算する軸を指定します。デフォルトは None で、配列全体のノルムを計算します。

keepdims: 出力ディメンションを保持するかどうか。デフォルトは False で、保持しないことを意味します。

戻り値: 計算されたノルム値。

2. 2 次元配列の場合:

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

パラメータ:

#xx: 2 次元配列。

ord: ノルムの計算方法。デフォルトは [なし] で、フロベニウス ノルム (行列要素の二乗和の平方根) を計算することを意味します。

axis: ノルムを計算する軸を指定します。デフォルトは None で、配列全体のノルムを計算します。

keepdims: 出力ディメンションを保持するかどうか。デフォルトは False で、保持しないことを意味します。

戻り値: 計算されたノルム値。

3. 多次元配列の場合:

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

パラメータ:

#xx: 多次元配列。

ord: ノルムの計算方法。デフォルトは [なし] で、フロベニウス ノルムを計算することを意味します。

axis: ノルムを計算する軸を指定します。デフォルトは None で、配列全体のノルムを計算します。

keepdims: 出力ディメンションを保持するかどうか。デフォルトは False で、保持しないことを意味します。

戻り値: 計算されたノルム値。

ノルムは、ベクトルまたは行列のサイズを測定するために使用される方法であり、距離や類似性などの計算に使用できます。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切なノルム計算方法を選択できます。

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