np.linalg.norm范数的作用

np.linalg.norm函数是NumPy库中用于计算向量或矩阵范数的函数。范数是一个将向量或矩阵映射到非负值的函数，可以用来度量向量或矩阵的大小或长度。

在机器学习和数值计算中，范数常用于正则化、优化问题和特征选择等任务中。具体来说，np.linalg.norm函数可以计算以下几种常见的范数：

1. L1范数：也称为曼哈顿范数（Manhattan Norm），计算向量中所有元素的绝对值之和，或矩阵中所有元素的绝对值之和。可以表示为np.linalg.norm(x, ord=1)。
2. L2范数：也称为欧几里得范数（Euclidean Norm），计算向量各个元素的平方和的平方根，或矩阵的奇异值之和的平方根。可以表示为np.linalg.norm(x, ord=2)。
3. 无穷范数：也称为最大范数（Max Norm），计算向量中所有元素的绝对值的最大值，或矩阵中所有行向量的L1范数的最大值。可以表示为np.linalg.norm(x, ord=np.inf)。

除了上述常见的范数外，np.linalg.norm函数还可以计算其他类型的范数，如Frobenius范数用于计算矩阵的元素平方和的平方根。

通过计算范数，我们可以判断向量或矩阵的大小、稀疏程度和相似性等信息，进而在不同的应用中得到相关的结论或进行相应的处理。