np.linalg.norm()    # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数

x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

①x: 表示矩阵(也可以是一维)

②ord:范数类型

向量的范数:

矩阵的范数:

ord=1:列和的最大值

ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根

ord=∞:行和的最大值

ord=None:默认情况下,是求整体的矩阵元素平方和,再开根号。(注意.None不是求2范数)

③axis:处理类型

axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范数

axis=0表示按列向量处理,求多个列向量的范数

axis=None表示矩阵范数。

④keepdims:是否保持矩阵的二维特性,避免出现shape = (5, )这样的形状

True表示保持矩阵的二维特性,False相反

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