numpy中norm介绍

numpy中的norm函数可以计算向量的范数或矩阵的范数。它接受两个参数，其中第一个参数是需要计算范数的向量或矩阵，第二个参数指定范数的类型。例如，当第二个参数为1时，计算的是向量的L1范数；当第二个参数为2时，计算的是向量的L2范数；当第二个参数为无穷大时，计算的是向量的无穷范数。范数的计算可以应用到任意维度的张量上。

示例代码：

import numpy as np
v = np.array([1, 2, -3])
print(np.linalg.norm(v, ord=1)) # 输出 6.0，表示v的L1范数
print(np.linalg.norm(v, ord=2)) # 输出 3.7416573867739413，表示v的L2范数
print(np.linalg.norm(v, ord=np.inf)) # 输出 3.0，表示v的无穷范数

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numpy.norm cupy.linalg.norm的区别

根据提供的引用内容，没有提到numpy.norm和cupy.linalg.norm的区别。但是可以介绍一下numpy.linalg.norm的作用和用法。

numpy.linalg.norm是numpy中的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。它可以计算向量的1范数、2范数、无穷范数，以及矩阵的Frobenius范数等。具体使用方法如下：

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，可以是1、2、np.inf、'fro'等；axis表示计算范数的轴，可以是None、0、1、(0,1)等；keepdims表示是否保留计算结果的维度。

例如，计算向量x的2范数可以使用以下代码：

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

numpy.linalg.norm

numpy.linalg.norm是numpy库中用于计算向量或矩阵的范数的函数。范数是一种衡量向量或矩阵大小的方式。函数的语法如下：

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

参数说明：
- x：要计算范数的向量或矩阵。
- ord：指定计算的范数类型。默认为None，表示计算二范数。常用的取值有：
- None：计算二范数（默认）。
- 'fro'：计算Frobenius范数，即矩阵的所有元素的平方和再开根号。
- 'nuc'：计算核范数，即矩阵的奇异值之和。
- 1：计算1范数，即矩阵的列和的最大值。
- -1：计算负无穷范数，即矩阵的行和的最小值。
- np.inf：计算正无穷范数，即矩阵的行和的最大值。
- -np.inf：计算负无穷范数，即矩阵的列和的最小值。
- axis：指定在哪个轴上进行范数计算。默认为None，表示对整个数组进行计算。可以指定0表示按列计算，1表示按行计算。
- keepdims：指定是否保持结果的维度。默认为False，表示降维处理。

函数返回范数的计算结果。在计算向量范数时，返回一个标量；在计算矩阵范数时，返回一个矩阵。