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