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。
以上是python中norm函數的用法詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
