np.linalg.norm(w, axis=(1, 2))什么意思

这个函数计算矩阵 w 的范数，其中 axis=(1, 2) 表示沿着矩阵的第二个和第三个维度（即每个矩阵的行和列）计算范数。具体来说，这个函数将 w 中每个矩阵的行向量和列向量看作一个向量，然后计算这些向量的范数，最终返回一个一维数组，其中每个元素对应一个矩阵的范数。

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np.linalg.norm中axis=-1

np.linalg.norm中axis=-1表示沿着最后一个轴进行计算向量的范数。具体来说，如果输入是一个形状为(m, n)的数组，则输出形状为(m,)的向量，其中每个元素都是输入数组的每一行向量的范数。

例如，如果输入是一个形状为(3, 4)的数组a，则输出将是一个形状为(3,)的数组，其中第i个元素是a的第i行向量的范数。

np.linalg.norm(vectors, axis=0)

`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 是一个计算向量的范数的操作。

在这个操作中，`vectors` 表示一个向量矩阵，其中每一列都是一个向量。然后，`axis=0` 参数指定对每一列进行操作，即计算每个向量的范数。

具体来说，`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 将计算每个列向量的范数，生成一个与列向量个数相同的一维数组。

例如，假设有一个 3x2 的向量矩阵 `vectors`：

vectors = np.array([[1, 2],
                    [3, 4],
                    [5, 6]])

应用 `np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 操作后，会得到一个包含两个元素的一维数组：

array([5.91607978, 7.48331477])

这里的第一个元素是列向量 `[1, 3, 5]` 的范数，第二个元素是列向量 `[2, 4, 6]` 的范数。

总结起来，`np.linalg.norm(vectors, axis=0)` 可以用来计算向量矩阵中每个列向量的范数。