在Python中，我们可以使用NumPy库中的np.linalg.norm()函数来计算向量或矩阵的范数。本攻略将详讲解np.linalg.norm()函数的用法，并提供两个示例。
np.linalg.norm()函数的基本用法np.linalg.norm()可以接受三个参数：x、ord和axis。其中，x表示要计算范数的向量或矩阵，ord表示范数的类型，axis`表示计算范数的轴。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建一个二数组
arr = np.array([[1, ], [3, 4]])
# 计算二维数组的Frobenius范数
norm = np.linalg.norm(arr)
# 打印结果
print(norm)
在上面的示例中，我们首先创建了二维数组。然后我们使用np.linalg.norm()函数计算了这个二维数组的Froius范数，并将结果存储在`norm变量中。最后，我们打印出了结果。
ord参数的用法ord参数用于指定计算范数的类型。ord可以取以下值：
None：默认值，表示计算Frobenius范数。inf：表示计算向量或矩的最大值范数。-inf：表示计算向量或矩阵的最小值范数。0：表示计算向量矩阵的零范数。1：表示计算向量或矩阵的一范数。-1：表示计算向量或矩阵的负一范数。2：表示计算向量或矩阵的二范数。-2：表示计算向量或矩阵的负二范数。下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算一维数组的一范数和二范数
norm1 = np.linalg.norm(arr, ord=1)
norm2 = np.linalg.norm(arr, ord=2)
#印结果
print(norm1)
print(norm2)
在上面的示例中，我们首先创建了一个一维数组。然后我们使用np.linalg.norm()函数分别计算了这个一维数组的一范数和二范数，并将结果存储在norm1和norm2`变量中。最后，我们打印出了结果。
axis参数的用法axis参数用于指定计算范的轴。当x为二维数组时，axis可以取以下值：
None：默认值，表示计算Frobenius范数。0：表示计算每列的范数。下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 计算每列的二范数
norm = np.linalg.norm(arr, axis=0)
# 打印结果
print(norm)
在上面示例中，我们首先创建了一个二维数组。然后我们使用np.linalg.norm()函数计算了这个二维数组每列的二范数，并将结果存储在norm变量中。最后，我们打印出了结果。
下面是一个计算向量的范数的示例：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算一维数组的二范数
norm = np.linalg.norm(arr, ord=2)
# 打印结果
print(norm)
在上面的例中，我们首先创建了一个一维数组。然后我们使用np.linalg.norm()函数计算了这个一维数组的二范数，并将结果存储在norm变量中。最后，我们打印出了结果。
下面是一个计算矩阵每行的一范数的示例：
import numpy as
# 创建一个二维数组
= np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 计算每行的一范数
norm = np.linalg.norm(arr, ord=1, axis=1)
# 打印结果
print(norm)
在上面的示例中，我们首先创建了一个二维数组。然后我们使用np.linalg()函数计算了这个二维数组每行的一范数，并将结果存储在norm变量中。最后，我们打印出了结果。
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