python中norm函数的用法详解

在Python中，norm()函数是用于计算向量的范数(或长度)的方法之一，可以用于一维数组、二维数组和多维数组。

在Python中，norm()函数是用于计算向量的范数(或长度)的方法之一。它可以用于一维数组、二维数组和多维数组。norm()函数的具体用法如下：

1、对于一维数组：

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

参数：

x：一维数组。

ord：范数的计算方式，默认为None，表示计算2范数。常用的取值有1、2和无穷大(np.inf)。

axis：指定计算范数的轴，默认为None，表示计算整个数组的范数。

keepdims：是否保持输出的维度，默认为False，表示不保持。

返回值：计算出的范数值。

2、对于二维数组：

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

参数：

x：二维数组。

ord：范数的计算方式，默认为None，表示计算Frobenius范数(矩阵元素平方和的平方根)。

axis：指定计算范数的轴，默认为None，表示计算整个数组的范数。

keepdims：是否保持输出的维度，默认为False，表示不保持。

返回值：计算出的范数值。

3、对于多维数组：

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

参数：

x：多维数组。

ord：范数的计算方式，默认为None，表示计算Frobenius范数。

axis：指定计算范数的轴，默认为None，表示计算整个数组的范数。

keepdims：是否保持输出的维度，默认为False，表示不保持。

返回值：计算出的范数值。

范数是用来衡量向量或矩阵的大小的一种方法，它可以用于计算距离、相似度等。在实际应用中，可以根据具体的需求选择适合的范数计算方式。

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