np.linalg.normsinfo

np.linalg.norm是NumPy库中的一个函数，用于计算向或矩阵的范数（norm）。范数是一个衡量向量或矩阵大小的指标，它可以用来衡量向量的长度或矩阵的大小。

np.linalg.norm函数的语法如下：
np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

参数说明：
- x：要计算范数的向量或矩阵。
- ord：范数的类型，默认为None，表示计算2范数。常用的取值有：
- None：计算2范数（默认）。
- 'fro'：计算Frobenius范数，即矩阵的元素平方和的平方根。
- 'nuc'：计算核范数，即矩阵的奇异值之和。
- 正整数p：计算p范数，即向量元素的绝对值的p次方和的1/p次方。
- axis：指定计算范数的轴方向，默认为None，表示对整个向量或矩阵进行计算。当axis为整数时，表示沿着指定轴方向计算范数。
- keepdims：是否保持结果的维度，默认为False，表示降维。

返回值：
返回计算得到的范数值。

示例：
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
norm_2 = np.linalg.norm(x) # 计算2范数
print(norm_2) # 输出结果为3.7416573867739413