Pyzo 内で Python 3 を使用しています。linalg.norm 関数が axis 引数を認識しない理由を教えてください。
このコード:
c = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]])
d=linalg.norm(c, axis=1)
エラーを返します:
TypeError: norm() が予期しないキーワード引数 'axis' を取得しました
linalg.norm
axis
引数を受け入れません。あなたはそれを回避することができます:
np.apply_along_axis(np.linalg.norm, 1, c)
# array([ 3.74165739, 4.24264069])
または、より高速にするために、次のように自分で実装します。
np.sqrt(np.einsum('ij,ij->i',c,c))
# array([ 3.74165739, 4.24264069])
タイミングについて:
timeit np.apply_along_axis(np.linalg.norm, 1, c)
10000 loops, best of 3: 170 µs per loop
timeit np.sqrt(np.einsum('ij,ij->i',c,c))
100000 loops, best of 3: 10.7 µs per loop
numpy
以下のバージョンでは引数を1.8
linalg.norm
取りません。質問へのコメントで Warren Weckesserが指摘したように、使用して目的の結果を得ることができます。axis
np.apply_along_axis
import numpy as np
from numpy import linalg
c = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]])
d = np.apply_along_axis(linalg.norm, 1, c)
結果:
>>> d
array([ 3.74165739, 4.24264069])