函数签名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数,具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 import numpy as np x = [1,2,3,4] x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1) x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2) x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf) print(x1) print(x2)

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范

格式:n=norm(A,p)功能:norm函数可计算几种不同类型的返回A中最大一列和,即max(sum(abs(A))) 2 返回A的最大奇异值,和n=norm(A)用法一样 inf 返回A中最大一行和,即max(sum(abs(A’))) ‘fro’ A和A‘的积的对角线和的平方根,即sqrt(sum(diag(A'*A))) 2.如果A为向量 norm(A,p) 返回向量A的p范数.即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞. norm(A) 返回向量A的2范数

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释 NORM   Matrix or vector norm.     For matrices...       NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)).       NORM(X,2) is the same as NORM(X).       NORM(X,1) is

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

转载自:python之SVD函数介绍 函数:np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数: a是一个形如\((M,N)\)的矩阵 full_matrices的取值为0或者1,默认值为1,这时u的大小为\((M,M)\),v的大小为\((N,N)\) .否则u的大小为\((M,K)\),v的大小为\((K,N)\) ,\(K=min(M,N)\). compute_uv的取值是为0或者1,默认值为1,表示计算u,s,v.为0的时候只计算s. 返回

如果A为向量 norm(A,p) 返回向量A的p范数. norm(A) 返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2).

n = norm(v) 返回向量 v 的欧几里德范数.此范数也称为 2-范数.向量模或欧几里德长度. 例1: K>> norm([3 4]) ans = 5

先看一下它的参数: norm(p='fro', dim=None, keepdim=False, dtype=None) p: the order of norm. 一般来说指定 $p = 1, 2$ 等值表示 $(\sum_{i} \left | x_i \right |^{p})^{(1/p)}$,更详细的描述可以参考: dim: 缩减的维度,dim=0 是对 0 维度上的一个向量求范数,返回结果数量等于其列的个数,也就是说有多少个0维度的向量, 将得到多少个范数.dim=1同理. keep

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产

1.4 SciPy SciPy(http://scipy.org/) 是建立在 NumPy 基础上,用于数值运算的开源工具包.SciPy 提供很多高效的操作,可以实现数值积分.优化.统计.信号处理,以及对我们来说最重要的图像处理功能.接下来,本节会介绍 SciPy 中大量有用的模块.SciPy 是个开源工具包,可以从http://scipy.org/Download 下载. 1.4.1 图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子.本质上,图像模糊就是将(灰度)图像 I 和一个高斯核进行卷积

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

一  简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块,它提供了许多数学算法和函数的实现,用于解决科学计算中的一些标准问题.例如数值积分和微分方程求解,扩展的矩阵计算,最优化,概率分布和统计函数,甚至包括信号处理等. 作为标准科学计算程序库,SciPy类似于Matlab的工具箱,它是Python科学计算程序的核心包,它用于有效地计算NumPy矩阵,与NumPy矩阵协同工作. SciPy库由一些特定功能的子模块构成,如下表所示: 模块 功能 cluster 矢量量化 / K-均值 constan

KNN作业要求: 1.掌握KNN算法原理 2.实现具体K值的KNN算法 3.实现对K值的交叉验证 1.KNN原理见上一小节 2.实现KNN 过程分两步: 1.计算测试集与训练集的距离 2.通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label 代码分析: cell1 - cell5 对数据的预处理 cell6创建KNN类,初始化类的变量,此处是传递测试数据和训练数据 cell7实现包含两个循环的KNN算法: 通过计算单一的向量与矩阵之间的距离(在之前的cell中,已经将图像转换成列:32*3

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释: NORM Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the 2-norm of X. NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1-norm of X. NORM(X,inf) is the infinity norm of

写了个程序,对Numpy的绝大部分函数及其说明进行了中文翻译. 原网址:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.html#routines 创建数组 函数 说明 1和0 empty(shape[, dtype, order]) 返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目. empty_like(a[, dtype, order, subok]) 返回与给定数组形状和类型相同的新数组. eye(N[, M, k, dtype, ord

1,np.ceil(x, y) 限制元素范围,进一法,即向上取整. x 表示输入的数据  y float类型 表示每个元素的上限. a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0]) np.ceil(a) # array([-1., -1., -0., 1., 2., 2., 2.]) 2,np.permutation(x) 随机生成一个排列或返回一个 range,如果x 是一个多维数组,则只会沿着它的第一个索引进行混洗. import nu

NumPy之:ndarray中的函数 目录 简介 简单函数 矢量化数组运算 条件逻辑表达式 统计方法 布尔数组 排序 文件 线性代数 随机数 简介 在NumPy中,多维数组除了基本的算数运算之外,还内置了一些非常有用的函数,可以加快我们的科学计算的速度. 简单函数 我们先看下比较常见的运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方: np.sqrt(arr) ar

np.square() 函数返回一个新数组,该数组的元素值为源数组元素的平方. 源阵列保持不变. 示例: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = np.square(a) print(a) print(b) np.linalg.norm() linalg = linear(线性) + algebra(代数), norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=Non