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Python numpy.linalg.norm

Last Updated on jeudi 6 oct. 2022

numpy norm

norme python

La fonction np.linalg.norm() est utilisée pour calculer l’une des huit normes matricielles différentes ou l’une des normes vectorielles.

Syntaxe

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

			
	

Paramètres

  • x : Il s’agit d’un tableau d’entrée.
  • ord: Cela signifie ordre. Les différents ordres de la norme sont donnés ci-dessous
  • axis: Si l’axe est un entier, alors la norme vectorielle est calculée pour l’axe de x.Si l’axe est un 2-tuple, les normes matricielles des matrices spécifiées sont calculées. Si l’axe est Aucun, alors une norme vectorielle (lorsque x est 1-D) ou une norme matricielle (lorsque x est 2-D) est renvoyée.
  • keepdims: Il reçoit une valeur booléenne. Si sa valeur est true, les axes qui sont normalisés sont laissés dans le résultat sous forme de dimensions de taille un. Sinon, les axes qui sont normés sont conservés dans le résultat.

norm numpy

Exemple 1

			
					import numpy as np

a = np.arange(11)
print(np.linalg.norm(a))

			
	

Production

			
					19.621416870348583

			
	

numpy linalg norm

Exemple 2

			
					import numpy as np

a = np.array([[ 1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])

print(np.linalg.norm(a))

			
	

Production

			
					9.539392014169456

			
	

np norm

Exemple 3

Pour calculer la norme matricielle le long d’un axe particulier.

			
					import numpy as np

a = np.array([[ 1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])

print(np.linalg.norm(a, axis = 1))

			
	

Production

			
					[3.74165739 8.77496439]