使用python np库计算向量多维度的模长

可以使用numpy库中的linalg.norm()函数来计算向量的模长，如下所示：

import numpy as np

# 定义一个n维向量
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算向量的模长
length = np.linalg.norm(a)

# 输出结果
print(length)

如果需要计算多个向量的模长，可以将这些向量合并成一个矩阵，然后指定axis参数来计算矩阵每行或每列的模长。例如，计算3个3维向量的模长：

import numpy as np

# 定义3个3维向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
c = np.array([3, 4, 5])

# 将这些向量合并成一个矩阵
m = np.array([a, b, c])

# 计算矩阵每行的模长
lengths = np.linalg.norm(m, axis=1)

# 输出结果
print(lengths)