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(4) 向量规范法
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import normalize import matplotlib;matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') A=np.random.randint(-10,10,size=(2,50))/5 ''' B=np.zeros(shape=(A.shape[0],A.shape[1])) for i in range(A.shape[0]): for j in range(A.shape[1]): B[i,j]=A[i,j]/np.sqrt(sum(A[k,j]**2 for k in range(A.shape[0])))''' B=normalize(A,axis=0,norm='l2') plt.subplot(1,2,1) a=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=np.cos(a);y=np.sin(a) plt.plot(x,y,'r--') for i in range(A.shape[1]): plt.arrow(0,0,A[0,i],A[1,i],color='LimeGreen',width=0.005,head_width=0.05,length_includes_head=True) plt.subplot(1,2,2) a=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=np.cos(a);y=np.sin(a) plt.plot(x,y,'r--') for i in range(A.shape[1]): plt.arrow(0,0,B[0,i],B[1,i],color='Orange',width=0.005,head_width=0.05,length_includes_head=True) plt.show()
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