np.linalg.norm的axis=-1

np.linalg.norm函数是NumPy库中用于计算向量或矩阵的范数的函数。当axis参数设置为-1时，它表示沿着最后一个轴进行计算。

具体来说，当axis=-1时，np.linalg.norm函数会对输入的数组沿着最后一个轴进行计算范数。对于二维数组，最后一个轴通常是列轴，而对于三维数组，最后一个轴通常是深度轴。

举个例子，假设我们有一个二维数组arr：

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

当我们使用np.linalg.norm(arr, axis=-1)时，它会计算每一行的范数，并返回一个一维数组，其中每个元素是对应行的范数值：

norms = np.linalg.norm(arr, axis=-1)
print(norms)

输出结果为：

[3.74165739 8.77496439]

相关问题

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中axis=-1

np.linalg.norm中axis=-1表示沿着最后一个轴进行计算向量的范数。具体来说，如果输入是一个形状为(m, n)的数组，则输出形状为(m,)的向量，其中每个元素都是输入数组的每一行向量的范数。

例如，如果输入是一个形状为(3, 4)的数组a，则输出将是一个形状为(3,)的数组，其中第i个元素是a的第i行向量的范数。