Numpy中的向量运算

    homo_pos1 = np.array([1, 2, 3, 1])print homo_pos1.dot(homo_pos1)  # 向量的点积：15print(np.linalg.norm(homo_pos1))  # 向量的模print(homo_pos1 / np.linalg.norm(homo_pos1))  # 向量的规范化（单位化）print "shape 1= ", homo_pos1.shape  # shape 1=  (4L,)homo_pos2 = np.array([[1.0],[2.0],[3.0],[1.0]])print "shape 2= ", homo_pos2.shape  # shape 2=  (4L, 1L)test_mat = np.array([[1,6.7,3,8],[3, 6, 2, 5],[11, 7, 3, 8],[1.3, 6.1, 7, 3],])print np.dot(test_mat, homo_pos1)  # 输出： [ 31.4  26.   42.   37.5]print np.dot(test_mat, homo_pos2)"""输出：[[31.4][26.][42.][37.5]]    """"""numpy中向量表示及运算推荐用np.array([1, 2, 3, 1])这种形式"""

    # 不同的构造方式Vpalm_obj = np.array([[0, 1, 0, 0, 0, 0]]).Tprint "Vpalm_obj = ", Vpalm_objVpalm_obj_1 = np.array([0, 1, 0, 0, 0, 0]).Tprint "Vpalm_obj_1 = ", Vpalm_obj_1"""输出Vpalm_obj =  [[0][1][0][0][0][0]]Vpalm_obj_1 =  [0 1 0 0 0 0]"""

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