numpy.ndarray object has no attribute norm|极客教程

numpy.ndarray object has no attribute norm

在使用numpy库进行数值计算时，经常会遇到 numpy.ndarray object has no attribute ‘norm’ 这个错误。这个错误的原因是因为numpy中的ndarray对象并没有内置的norm方法来计算向量的范数。但是我们可以通过其他方法来实现计算向量范数的功能。

计算向量的范数

范数是一个函数，它将向量映射到非负的实数，且满足一定性质。常见的向量范数包括L1范数、L2范数和无穷范数等。在numpy中，我们可以使用numpy.linalg.norm方法来计算向量的范数。

下面是使用numpy.linalg.norm方法计算向量的L2范数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个向量
v = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算向量的L2范数
l2_norm = np.linalg.norm(v)

print("向量 v 的L2范数为：", l2_norm)

运行结果：

向量 v 的L2范数为： 7.416198487095663

除了计算向量的范数，我们还可以手动实现计算向量的范数的方法。下面是一个计算向量L1范数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个向量
v = np.array([1, -2, 3, -4, 5])

# 计算向量的L1范数
l1_norm = np.sum(np.abs(v))

print("向量 v 的L1范数为：", l1_norm)

运行结果：

向量 v 的L1范数为： 15

解决numpy.ndarray object has no attribute ‘norm’错误

如果我们需要计算numpy ndarray对象的范数，可以通过手动计算或者使用numpy自带的linalg.norm方法来实现。

下面是一个计算numpy ndarray对象的L2范数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个ndarray对象
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将ndarray对象展平为一维数组
a_flat = a.flatten()

# 计算ndarray对象的L2范数
l2_norm = np.linalg.norm(a_flat)

print("ndarray对象 a 的L2范数为：", l2_norm)

运行结果：

ndarray对象 a 的L2范数为： 16.881943016134134

另外，我们也可以手动实现计算numpy ndarray对象的范数的方法。下面是一个计算numpy ndarray对象的L1范数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个ndarray对象
a = np.array([[1, -2, 3], [-4, 5, -6], [7, -8, 9]])

# 计算ndarray对象的L1范数
l1_norm = np.sum(np.abs(a))

print("ndarray对象 a 的L1范数为：", l1_norm)

运行结果：