mindquantum.utils.normalize

mindquantum.utils.normalize(vec_in, axis=0)[源代码]

根据指定的轴归一化输入向量。

参数：

vec_in (Union[list[number], numpy.ndarray]) - 需要归一化的向量。
axis (int) - 沿着哪个轴归一化向量。默认值： 0。

返回：

numpy.ndarray，归一化后的向量。

样例：

>>> from mindquantum.utils import normalize
>>> vec_in = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> normalize(vec_in)
array([[0.24253563, 0.37139068, 0.4472136 ],
       [0.9701425 , 0.92847669, 0.89442719]])
>>> normalize(vec_in, 1)
array([[0.26726124, 0.53452248, 0.80178373],
       [0.45584231, 0.56980288, 0.68376346]])