np.linalg.norm
时间: 2023-08-24 22:14:35 浏览: 41
np.linalg.norm()是一个用于计算向量或矩阵的范数的函数。范数是一个衡量向量或矩阵大小的指标。函数的用法是np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)。其中x是要计算范数的向量或矩阵,ord是范数的类型,axis是指定计算范数的轴,keepdims是指定是否保持维度。\[1\]
举个例子,如果我们有一个向量x=\[1, 2, 3\],我们可以使用np.linalg.norm(x, ord=1)来计算其L1范数,即向量元素的绝对值之和。同样地,我们可以使用np.linalg.norm(x, ord=2)来计算其L2范数,即向量元素的平方和的平方根。\[2\]
如果我们有一个矩阵X=\[\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6\]\],我们可以使用np.linalg.norm(X, ord=1)来计算其L1范数,即矩阵每列元素的绝对值之和的最大值。同样地,我们可以使用np.linalg.norm(X, ord=2)来计算其L2范数,即矩阵的最大奇异值。\[3\]
总之,np.linalg.norm()是一个用于计算向量或矩阵范数的函数,可以根据需要选择不同的范数类型和计算方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法总结](https://blog.csdn.net/silent1cat/article/details/120811844)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Numpy】np.linalg.norm() 的用法(求范数)](https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/126199555)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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