np.linalg.norm(118， -5)

np.linalg.norm()函数的第一个参数是数组或向量，第二个参数是可选的指定范数的参数。

在您提供的例子中，np.linalg.norm(118， -5)中的参数不符合函数的要求，导致错误。

为了计算向量或数组的范数，您需要将它们作为数组传递给np.linalg.norm()函数。例如，如果要计算向量 [118, -5] 的范数，可以这样使用：

import numpy as np

vector = np.array([118, -5])
norm = np.linalg.norm(vector)
print(norm)

这将输出向量的范数值。如果要指定不同的范数（例如，L1范数或L2范数），可以将相应的参数传递给np.linalg.norm()函数。例如：

# 计算L1范数
norm_l1 = np.linalg.norm(vector, ord=1)

# 计算L2范数
norm_l2 = np.linalg.norm(vector, ord=2)

print(norm_l1, norm_l2)

希望这能帮到您！

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np.linalg.norm axis=-1

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下，矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时，函数将保持结果的二维特性。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的范数值。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时，函数将按列计算每列的1范数值。

综上所述，若`axis`参数为-1，则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下，`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

np.linalg.norm(start - goal)报错

`np.linalg.norm()` 函数是用来计算向量的范数（或者矩阵的 Frobenius 范数），其中参数可以是向量或者矩阵。该函数的参数是两个向量，用来计算它们之间的范数。

如果 `np.linalg.norm(start - goal)` 报错，可能有以下几个原因：

1. `start` 和 `goal` 的类型不是数组或者向量。`np.linalg.norm()` 函数只能用于数组或者向量，如果传入的参数不是这些类型，就会报错。

2. `start` 和 `goal` 的维度不相同。`np.linalg.norm()` 函数只能对维度相同的数组或者向量进行计算，如果传入的参数维度不同，就会报错。

3. `start` 和 `goal` 的长度不相同。如果传入的两个向量长度不同，就会报错。

您可以检查一下 `start` 和 `goal` 的类型和维度是否正确，或者在这里提供更多的错误信息，以便我更好地帮助您解决问题。