如何||a - b||_1 = sum(|a_i - b_i|)
在 Python 中计算两个向量之差的 1 范数?
a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
||a - b||_1 = 4
Python 具有强大的内置类型,但Python 列表不是数学向量或矩阵。您可以使用列表来执行此操作,但对于任何比琐碎的操作而言,它可能会很麻烦。
如果您发现自己经常需要向量或矩阵算术,那么该领域的标准是NumPy,它可能已经为您的操作系统打包,就像 Python 一样。
我与其他人一样对您正在尝试做什么感到困惑,但也许numpy.linalg.norm函数会有所帮助:
>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = numpy.array([2, 3, 4, 5])
>>> numpy.linalg.norm((a - b), ord=1)
4
为了展示它是如何在幕后工作的:
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> b
array([2, 3, 4, 5])
>>> (a - b)
array([-1, -1, -1, -1])
>>> numpy.linalg.norm((a - b))
2.0
>>> numpy.linalg.norm((a - b), ord=1)
4
在 NumPy 中,对于两个向量a
和b
,这只是
numpy.linalg.norm(a - b, ord=1)
您似乎在要求两个数组的成对组件之间的差异总和:
>>> A=[1,2,3,4]
>>> B=[2,3,4,5]
>>> sum(abs(a - b) for a, b in zip(A, B))
4
目前尚不清楚这里到底需要什么,但这是我的猜测
a=[1,2,3,4]
b=[2,3,4,5]
def a_b(a,b):
return sum(map(lambda a:abs(a[0]-a[1]), zip(a,b)))
print a_b(a,b)