np.linalg.

`np.linalg`是NumPy库中的线性代数模块。它提供了执行线性代数运算的函数和工具。

一些常用的函数和工具包括：
- `np.linalg.det()`：计算矩阵的行列式。
- `np.linalg.inv()`：计算矩阵的逆。
- `np.linalg.eig()`：计算方阵的特征值和特征向量。
- `np.linalg.solve()`：求解线性方程组。
- `np.linalg.norm()`：计算向量或矩阵的范数。

此模块还包含其他用于线性代数计算的函数和常量。如果你有任何具体的问题或需要更多详细信息，请随时提问。

相关问题

np.linalg.inv

np.linalg.inv 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算一个方阵的逆矩阵。具体来说，给定一个 N x N 的方阵 A，np.linalg.inv(A) 返回一个 N x N 的矩阵 B，使得 AB = BA = I，其中 I 是单位矩阵。如果 A 不可逆，则会引发 LinAlgError 异常。

np.linalg.norm

np.linalg.norm 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。在机器学习中，范数常常用于衡量模型参数的大小或向量的长度。

函数的一般形式为 np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None)，其中 x 表示要计算范数的向量或矩阵，ord 表示范数的类型，axis 表示沿着哪个轴进行计算。如果 x 是一个向量，则默认计算 L2 范数（欧几里得距离）；如果 x 是一个矩阵，则默认计算 Frobenius 范数（所有元素平方和的平方根）。

例如，计算一个向量的 L2 范数可以如下进行：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
norm_x = np.linalg.norm(x)
print(norm_x)  # 输出 7.416198487095663

计算一个矩阵的 Frobenius 范数可以如下进行：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
norm_A = np.linalg.norm(A)
print(norm_A)  # 输出 16.881943016134134