numpy的linalg.norm()函数求范数

函数签名：def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

其中ord参数表示求什么类型的范数，具体参见下表

下面是用代码对一个列表求上面的范数

 import numpy as np

 x = [1,2,3,4]

 x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1)

 x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2)

 x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf)

 print(x1)

 print(x2)

 print(x3)

运行结果如下

其中的axis=0表示对矩阵的每一列求范数，axis=1表示对矩阵的每一行求范数， keeptime=True表示结果保留二维特性，keeptime=False表示结果不保留二维特性

示例代码如下

 import numpy as np

 x = np.array([[0, 1, 2],

               [3, 4, 5]])

 x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=True)

 x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=True)

 x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=False)

 x4 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=False)

 print(x1)

 print(x2)

 print(x3)

 print(x4)

运行结果如下

巴特西

numpy的linalg.norm()函数求范数

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