np.linalg.norm函数

np.linalg.norm函数是NumPy库中的一个用于计算向量或矩阵范数（norm）的函数。它可以计算输入数组中元素的平方和的平方根，或者矩阵的Frobenius范数（即所有元素的平方和的平方根）。函数的具体用法如下：

import numpy as np

# 计算向量的L2范数
v = np.array([1, 2, 3])
l2_norm = np.linalg.norm(v)
print(l2_norm)

# 计算矩阵的Frobenius范数
m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(m)
print(frobenius_norm)

输出结果为：

3.7416573867739413
5.477225575051661

在上述示例中，我们分别计算了一个三维向量和一个 $2 \times 2$ 的矩阵的范数。可以看到，向量的L2范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2} \approx 3.74$，矩阵的Frobenius范数为 $\sqrt{1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2} \approx 5.48$。