Python의 NumPy 크기

1. Python에서numpy.linalg.norm()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산
2. Python에서numpy.dot()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산
3. Python에서numpy.einsum()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산

이 튜토리얼은 NumPy에서 벡터의 크기를 계산하는 방법을 소개합니다.

Python에서numpy.linalg.norm()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산

1 차원 NumPy 배열 형태의 벡터가 있고 그 크기를 계산한다고 가정합니다. 이를 위해 numpy.linalg.norm()함수를 사용할 수 있습니다. NumPy라이브러리의numpy.linalg하위 모듈에는 선형 대수와 관련된 함수가 포함되어 있습니다. numpy.linalg하위 모듈 내의norm()함수는 벡터를 입력 매개 변수로 취하고 그 크기를 반환합니다.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.linalg.norm(v)
print(magnitude)

출력:

5.196152422706632

위 코드에서np.linalg.norm(v)함수를 사용하여 벡터v의 크기를 계산했습니다. 먼저n.array()함수를 사용하여 1D NumPy 배열의 형태로 벡터v를 생성했습니다. 그런 다음np.linalg.norm(v)함수로 크기를 계산하고 출력을magnitude변수에 저장했습니다.

Python에서numpy.dot()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산

또한numpy.dot()함수를numpy.sqrt()함수와 함께 사용하여 NumPy에서 벡터의 크기를 계산할 수 있습니다. numpy.dot()함수는 서로 다른 두 벡터 간의 내적을 계산하고numpy.sqrt()함수는 특정 숫자의 제곱근을 계산하는 데 사용됩니다. 벡터의 내적 자체를 계산 한 다음 결과의 제곱근을 사용하여 벡터의 크기를 결정할 수 있습니다.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.sqrt(v.dot(v))
print(magnitude)

출력:

5.196152422706632

먼저n.array()함수를 사용하여 벡터v를 1D NumPy 배열 형태로 만들었습니다. 그런 다음v.dot(v)함수로 벡터v의 내적을 계산하고np.sqrt(v.dot(v))함수를 사용하여 결과 값의 제곱근을 구했습니다. 제곱근의 결과는 벡터v의 크기입니다.

Python에서numpy.einsum()함수를 사용하여 NumPy 크기 계산

numpy.einsum()함수는 피연산자에 대해 Einstein 합산 규칙을 ​​수행합니다. 이 방법은 벡터의 내적 자체를 취하는 것과 유사합니다. numpy.einsum()함수를numpy.sqrt()함수와 함께 사용하여 이전 예제와 동일한 목표를 달성 할 수 있습니다. 아인슈타인 합산 규칙을 ​​수행 한 다음 결과 값의 제곱근을 취하여 벡터의 크기를 결정할 수 있습니다.

import numpy as np

v = np.array([1, 1, 3, 4])

magnitude = np.sqrt(np.einsum("i,i", v, v))
print(magnitude)

출력:

5.196152422706632

먼저n.array()함수를 사용하여 1D NumPy 배열의 형태로 벡터v를 생성했습니다. 그런 다음np.einsum('i,i',v,v)함수를 사용하여 아인슈타인 합산 규칙을 ​​수행했습니다. 그런 다음 결과 값의 제곱근을 계산하고 결과를magnitude변수에 저장했습니다.