np.linalg.norm是什么东西

`np.linalg.norm`是NumPy库中的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。其函数原型为：

numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

其中，x表示要计算范数的向量或矩阵，ord表示要计算的范数类型，默认为None，即计算L2范数，axis表示在哪个维度上计算范数，keepdims表示是否保留计算结果的维度。

例如，计算向量x的L2范数可以使用如下代码：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
norm = np.linalg.norm(x)
print(norm)

输出结果为：

3.7416573867739413

这表示向量x的L2范数为3.7417。

相关问题

np.linalg.norm用来干什么

`np.linalg.norm` 是 NumPy 库中的一个函数，用来计算向量或矩阵的范数（norm）。范数是一种度量向量或矩阵大小的方法，它将向量或矩阵映射到一个非负实数上，表示向量或矩阵的大小或长度。

`np.linalg.norm` 可以计算以下几种范数：

- L1 范数：向量中各个元素绝对值的和，矩阵中各列元素绝对值的和（即列和的最大值）。
- L2 范数：向量中各个元素的平方和的平方根，矩阵中各行元素的平方和的平方根（即行最大奇异值）。
- Frobenius 范数：矩阵中各元素的平方和的平方根。

`np.linalg.norm` 在机器学习模型评估、正则化等方面经常被使用。

np.linalg.norm

`np.linalg.norm` 是 NumPy 中的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。它的用法如下：

import numpy as np

# 计算向量的二范数
v = np.array([1, 2, 3])
norm_v = np.linalg.norm(v)

# 计算矩阵的 Frobenius 范数
m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
norm_m = np.linalg.norm(m)

其中，`v` 是一个长度为 3 的向量，`m` 是一个 2x2 的矩阵。`np.linalg.norm` 默认计算向量的 2-范数（也就是向量的长度），也可以通过指定参数 `ord` 来计算其他范数，例如：

# 计算向量的 1-范数和无穷范数
v = np.array([1, -2, 3])
norm_1_v = np.linalg.norm(v, ord=1)
norm_inf_v = np.linalg.norm(v, ord=np.inf)

这里，`norm_1_v` 是向量 `v` 的 1-范数，也就是各个元素绝对值之和，等于 `|1| + |-2| + |3| = 6`；`norm_inf_v` 是向量 `v` 的无穷范数，也就是各个元素绝对值的最大值，等于 `3`。