파이썬 numpy.linalg.norm 함수 활용하기

Numpy Linalg Norm 함수 소개:

Numpy의 `numpy.linalg.norm` 함수는 벡터 또는 행렬의 놈(norm)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열의 크기를 측정하는 유클리드 놈(Euclidean norm)을 계산하며, 벡터의 경우에는 크기를 반환하고, 행렬의 경우에는 특정 norm 유형을 지정하여 계산합니다.

기본 사용법:

`numpy.linalg.norm` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 벡터의 놈 계산
vector = np.array([1, 2, 3])
norm_vector = np.linalg.norm(vector)
print(norm_vector)

위 예시 코드에서 `np.linalg.norm(vector)`는 `[1, 2, 3]` 벡터의 유클리드 놈을 계산합니다.

예시 코드:

• 벡터의 다양한 놈 계산:

# 다양한 놈 계산
vector = np.array([1, 2, 3])
norm_L1 = np.linalg.norm(vector, ord=1)  # L1 놈 계산
norm_L2 = np.linalg.norm(vector, ord=2)  # L2 놈 계산
norm_inf = np.linalg.norm(vector, ord=np.inf)  # 무한대 놈 계산
print("L1 놈:", norm_L1)
print("L2 놈:", norm_L2)
print("무한대 놈:", norm_inf)

• 행렬의 놈 계산:

# 행렬의 놈 계산
matrix = np.array([[1, 2],
                   [3, 4]])
norm_matrix = np.linalg.norm(matrix)
print(norm_matrix)

결론:

`numpy.linalg.norm` 함수는 벡터나 행렬의 놈을 계산하여 크기를 측정하는 유용한 함수입니다. 다양한 norm 유형을 지정하여 벡터나 행렬의 크기를 계산할 수 있으며, 데이터 처리 및 선형 대수학적 작업에서 널리 활용됩니다. 예시 코드를 통해 `numpy.linalg.norm` 함수의 활용법을 익혀보세요.