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  • 向量范数及其Python代码


    【向量范数】
    向量由于既有大小又有方向,所以不能直接比较大小。
    向量范数通过将向量转化为实数,然后进行向量的大小比较。
    所以,
    向量范数是用于度量“向量大小”的量。

    设向量 X=\left ( x_1,x_2,\cdots x_n \right )^T,则有:

    ● 向量的 L_p 范数:\left \| X \right \|_p=\sqrt[p]{\sum\limits_{i=1} \limits^{n}\left | x_i \right |^p}

    ● 向量的 L_1 范数:\left \| X \right \|_1=\sum\limits_{i=1} \limits^{n}\left | x_i \right |=\left | x_1 \right |+\left | x_2 \right |+\cdots +\left | x_n \right |

    1. def vector_L1_norm(x):
    2. return sum(abs(i) for i in x)
    3. x=[1,2,3]
    4. vector_L1_norm(x)

    ● 向量的 L_2 范数:\left \| X \right \|_2=\sqrt{\sum\limits_{i=1}\limits^{n} x_i^2}=\sqrt{x_1^2+x_2^2+\cdots x_n^2}

    1. import math
    2. def vector_L2_norm(x):
    3. return math.sqrt(sum(pow(i,2) for i in x))
    4. x=[1,2,3]
    5. vector_L2_norm(x)

    ● 向量的 L_\infty 范数:\left \| X \right \|_\infty=\max\limits_{1 \leq i \leq n}|x_i|

    1. def vector_Linf_norm(x):
    2. return max(abs(i) for i in x)
    3. x=[1,2,3]
    4. vector_Linf_norm(x)




    【参考文献】
    https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10630262.html
    https://www.python100.com/html/RB1W976G4PM3.html
    https://devpress.csdn.net/python/62fbc943c677032930800c06.html


     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hnjzsyjyj/article/details/132846680
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