Получить 1-норму вектора в Python

Ответ 1

Python имеет мощные встроенные типы, но списки Python не являются математическими векторами или матрицами. Вы можете сделать это со списками, но это, вероятно, будет громоздким для чего-либо большего, чем тривиальные операции.

Если вам часто требуется векторная или матричная арифметика, стандарт в поле NumPy, который, вероятно, уже поставляется для вашей операционной системы так же, как и Python.

Я разделяю путаницу других о том, что именно вы пытаетесь сделать, но, возможно, функция numpy.linalg.norm поможет:

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = numpy.array([2, 3, 4, 5])
>>> numpy.linalg.norm((a - b), ord=1)
4

Чтобы показать, как это работает под обложками:

>>> 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

Ответ 2

В NumPy для двух векторов a и b это просто

numpy.linalg.norm(a - b, ord=1)

Ответ 3

Кажется, вы запрашиваете сумму различий между парными компонентами двух массивов:

>>> A=[1,2,3,4]
>>> B=[2,3,4,5]
>>> sum(abs(a - b) for a, b in zip(A, B))
4

Ответ 4

Неясно, что именно здесь требуется, но вот моя догадка

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)