Python 学習:numpy.linalg.norm

2014-07-06 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
現時点での、blogramのランクインカテゴリは、
3、3、1、2、0、 0、0、0、0(41)で、換算ポイント 68pt 。
「Firefox」昨夕、6位にダウン。
だが今朝方、一気に4位にまで戻った。
・-・ - -・

さて、本文。

一昨日(2014-07-04)の記事:
Python 学習:math.hypot
で、
  ・・・・・
  ・・・・・
  こんなページが見つかった:
  「how about more args for Math.hypot
  書き出しは:
    For 3D geometry etc it would be nice
     if Math.hypot was variadic: Math.hypot(x,y,z,...)
  “例のモノ”(!) を用意すると:
    3Dジオメトリなどのそれいいだろう
    Math.hypot は可変個引数場合: Math.hypot(x,y,z,...)
  まあ素直に解釈すると、
    “Math.hypot”の引数が“可変個数”だったら、ナイスなのに。
  と云うようなことですね。
  で、回答(?)には、
    そうですね。でも見たことが無い。
  と云うようなことですか?
  残念ですが、2次元だけでもイイか。
  ・・・・・
  ・・・・・

だが、
諦めきれずに、・・・

思い出した。
「Stack Overflow」だったら何かあるのでは?

案の定ありました:
calculate euclidean distance with numpy

質問は:
  I have two points in 3D:
    (xa,ya,za)
    (xb,yb,zb)
  And I want to calculate the distance:
    dist = sqrt((xa-xb)^2 + (ya-yb)^2 + (za-zb)^2)
  What's the best way to do this with Numpy,
  or with Python in general? I have:
    a = numpy.array((xa,ya,za))
    b = numpy.array((xb,yb,zb))

なんと、回答は“一言”
  Use numpy.linalg.norm:
    dist = numpy.linalg.norm(a-b)

つまり「numpy.linalg.norm」を使う!

そうすると、

import numpy as np
np.linalg.norm( ( 3, 4, 12 ) ) # ===> 13.0 ( 13 の実数表示 )


ですね。

補足:
ピタゴラス数”・・・
( 3, 4, 5 )
( 5, 12, 13 )
・・・

また1つ勉強しました。


なお、
  np.linalg.norm( ( 3, 4 ) ) # ===> 5.0 ( 5 の実数表示 )
  np.linalg.norm( ( 5, 12) ) # ===> 13.0 ( 13 の実数表示 )
なんかもアリですか。


また、“numpy.linalg”については、
4ヶ月前(2014-03-18)の記事:
Python 学習:Solve(Findroot)
で、
  ・・・・・
  「3元1次連立方程式の求解」は、「NumPy」だけで出来る。
  ・・・・・
  の様に、「numpy.linalg.solve」で出来た。
  ・・・・・

つまり、
「多元1次連立方程式」の求根
正方行列 A と、ベクトル b から、ベクトル x (解) を求める:
  x = numpy.linalg.solve( A, b )


本日はここまで。

Python 学習は続く、・・・


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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