python?numpy.linalg.norm函數(shù)的使用及說(shuō)明
更新時(shí)間：2023年02月05日 08:53:19 作者：天行_
這篇文章主要介紹了python?numpy.linalg.norm函數(shù)的使用及說(shuō)明，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
numpy.linalg.norm函數(shù)的使用
1、linalg = linear（線性）+ algebra（代數(shù)），norm則表示范數(shù)。
首先需要注意的是范數(shù)是對(duì)向量（或者矩陣）的度量，是一個(gè)標(biāo)量（scalar）：
2、函數(shù)參數(shù)
x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
x: 表示矩陣（也可以是一維）ord：范數(shù)類型
>>> 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
范數(shù)理論的一個(gè)推論：
np.linalg.norm()函數(shù)用法
linalg=linear（線性）+algebra（代數(shù)），norm則表示范數(shù)。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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