python numpy.linalg.norm函数的用法

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/lens___/article/details/85697175

1、linalg = linear（线性）+ algebra（代数），norm则表示范数。

首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：

2、函数参数

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

• x: 表示矩阵（也可以是一维）
• ord：范数类型

参数	说明	计算方法
默认	二范数：
ord=2	二范数：	同上
ord=1	一范数：
ord=np.inf	无穷范数：

>>> x = np.array([3, 4])
>>> np.linalg.norm(x)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=2)
5.
>>> np.linalg.norm(x, ord=1)
7.
>>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
4

范数理论的一个推论：>=>=​​​​​​​