python中norm函數的用法詳解

在Python中，norm()函數是用來計算向量的範數(或長度)的方法之一，可以用於一維數組、二維數組和多維數組。

在Python中，norm()函數是用來計算向量的範數(或長度)的方法之一。它可以用於一維數組、二維數組和多維數組。 norm()函數的具體用法如下：

1、對於一維數組：

語法：numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis= None, keepdims=False)

參數：

x：一維陣列。

ord：範數的計算方式，預設為None，表示計算2範數。常用的取值有1、2和無窮大(np.inf)。

axis：指定計算範數的軸，預設為None，表示計算整個陣列的範數。

keepdims：是否保持輸出的維度，預設為False，表示不保持。

傳回值：計算出的範數值。

2、對於二維陣列：

語法：numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

參數：

x：二維陣列。

ord：範數的計算方式，預設為None，表示計算Frobenius範數(矩陣元素平方和的平方根)。

axis：指定計算範數的軸，預設為None，表示計算整個陣列的範數。

keepdims：是否保持輸出的維度，預設為False，表示不保持。

傳回值：計算出的範數值。

3、對於多維數組：

語法：numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

參數：

x：多維數組。

ord：範數的計算方式，預設為None，表示計算Frobenius範數。

axis：指定計算範數的軸，預設為None，表示計算整個陣列的範數。

keepdims：是否保持輸出的維度，預設為False，表示不保持。

傳回值：計算出的範數值。

範數是用來衡量向量或矩陣的大小的一種方法，它可以用來計算距離、相似度等。在實際應用中，可以根據特定的需求選擇適合的範數計算方式。

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