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！

相关问题

print(np.linalg.norm(A,'fro')) print(np.linalg.norm(B, np.inf)) print(np.linalg.norm(B, 2)) print(np.linalg.norm(B, -2))

这是一个使用numpy库计算矩阵范数的代码，其中A和B是两个矩阵。分别计算了A的Frobenius范数、B的无穷范数、B的2-范数和B的-2-范数。

其中，Frobenius范数是矩阵元素的平方和的平方根，即：$||A||_{F}=\sqrt{\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n} |a_{i,j}|^2}$

无穷范数是矩阵中所有元素的绝对值的最大值，即：$||B||_{\infty}=\max_{1\leq i \leq m}\sum_{j=1}^{n} |b_{i,j}|$

2-范数是矩阵的最大奇异值，即：$||B||_{2}=\max_{x\neq 0}\frac{||Bx||_{2}}{||x||_{2}}$

-2-范数是矩阵的最小奇异值的倒数，即：$||B||_{-2}=\min_{x\neq 0}\frac{||Bx||_{2}}{||x||_{2}}$

torch.linalg.norm()可以替换掉np.linalg.norm()吗？torch.linalg.norm()与np.linalg.norm()操作一样吗？

可以替换。torch.linalg.norm()与np.linalg.norm()的操作基本一致，都是计算向量或矩阵的范数。

但需要注意的是，torch.linalg.norm()默认使用的是2范数，而np.linalg.norm()默认使用的是Frobenius范数。如果需要计算Frobenius范数，可以在torch.linalg.norm()中设置ord参数为'fro'。