np.linalg.norm(求范数)
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了np.linalg.norm(求范数)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。
2、函数参数
x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
①x: 表示矩阵（也可以是一维）
②ord：范数类型
向量的范数：
矩阵的范数：
ord=1：列和的最大值
ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根(matlab在线版，计算ans=ATA，[x,y]=eig(ans)，sqrt(y)，x是特征向量，y是特征值)
ord=∞：行和的最大值
ord=None：默认情况下，是求整体的矩阵元素平方和，再开根号。（没仔细看，以为默认情况下就是矩阵的二范数，修正一下，默认情况下是求整个矩阵元素平方和再开根号）
③axis：处理类型
axis=1表示按行向量处理，求多个行向量的范数
axis=0表示按列向量处理，求多个列向量的范数
axis=None表示矩阵范数。
④keepding：是否保持矩阵的二维特性
True表示保持矩阵的二维特性，False相反
3、代码实现
import numpy as np
x = np.array([
[0, 3, 4],
[1, 6, 4]])
#默认参数ord=None，axis=None，keepdims=False
print "默认参数(矩阵整体元素平方和开根号，不保留矩阵二维特性)：",np.linalg.norm(x)
print "矩阵整体元素平方和开根号，保留矩阵二维特性：",np.linalg.norm(x,keepdims=True)
print "矩阵每个行向量求向量的2范数：",np.linalg.norm(x,axis=1,keepdims=True)
print "矩阵每个列向量求向量的2范数：",np.linalg.norm(x,axis=0,keepdims=True)
print "矩阵1范数：",np.linalg.norm(x,ord=1,keepdims=True)
print "矩阵2范数：",np.linalg.norm(x,ord=2,keepdims=True)
print "矩阵∞范数：",np.linalg.norm(x,ord=np.inf,keepdims=True)
print "矩阵每个行向量求向量的1范数：",np.linalg.norm(x,ord=1,axis=1,keepdims=True)
结果显示：
4、总结
①矩阵的三种范数求法（应该是4种了，在默认情况下，又多出了一种情况）
②向量的三种范数求法
以上是关于np.linalg.norm(求范数)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
python：numpy，详解：np.linalg.norm()求范数，计算两向量对应点欧式距离。