np.linalg.norm具体计算过程

np.linalg.norm()函数是NumPy中计算向量范数（或者矩阵范数）的函数。它的具体计算过程取决于指定的参数，这里我们简单介绍一下三种常见的计算方式：

1. L1范数：向量中各元素的绝对值之和。

np.linalg.norm(x, ord=1)

2. L2范数：向量各元素平方和的平方根。

np.linalg.norm(x, ord=2)

3. 无穷范数：向量中各元素绝对值的最大值。

np.linalg.norm(x, ord=np.inf)

对于矩阵，np.linalg.norm()函数的计算方式可能会更复杂，具体计算方式取决于指定的参数（下文中的A表示矩阵）：

1. Frobenius范数：矩阵元素的平方和的平方根。

np.linalg.norm(A, ord='fro')

2. 矩阵1范数：矩阵列向量绝对值之和的最大值。

np.linalg.norm(A, ord=1)

3. 矩阵2范数：矩阵特征值绝对值的最大值的平方根。

np.linalg.norm(A, ord=2)

4. 无穷范数：矩阵行向量绝对值之和的最大值。

np.linalg.norm(A, ord=np.inf)

以上仅是范数计算的一些常规方法，实际使用中也可以根据具体场景选择其他计算方式。