np.linlg.norm

在NumPy库中，`np.linalg.norm`函数是一个用于计算数组向量的范数的工具。范数是对向量长度的一种度量，可以有不同的定义，比如欧几里得范数（L2范数）、曼哈顿范数（L1范数）等。这个函数接受一个数组作为输入，可以指定不同的参数来计算相应的范数：

- `np.linalg.norm(a, ord=None, axis=None, keepdims=False)`:

- `a`: 需要计算范数的数组。
- `ord`: 可选参数，规定了要使用的范数类型，默认为None，此时会使用2-norm（欧氏距离）。其他可能的取值有：
- 'fro': 算子范数（矩阵的Frobenius norm）。
- 'nuc': 核范数（对于方阵）。
- 正整数：表示L_p范数，p次幂求和。
- inf: 表示最大绝对值（L-infinity范数）。
- `axis`: 可选，对轴操作，如果提供则沿着该轴计算范数。
- `keepdims`: 如果为True，返回的结果将与输入保持相同的维度。

例如，`np.linalg.norm(arr, 2)`会计算给定数组arr的所有元素的L2范数。