np.linalg.norm axis=-1

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下，矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时，函数将保持结果的二维特性。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的范数值。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时，函数将按列计算每列的1范数值。

综上所述，若`axis`参数为-1，则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下，`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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