📚 Python之np.linalg.norm(求范数) 📏
发布时间：2025-03-27 01:54:35来源：
在Python的数据分析和科学计算中，`numpy` 是一款不可或缺的工具库。而当我们需要对向量或矩阵进行范数计算时，`np.linalg.norm()` 函数便是我们的得力助手！✨
范数是衡量向量大小或矩阵强度的重要指标，常见的有欧几里得范数（L2 范数）、曼哈顿范数（L1 范数）等。通过 `np.linalg.norm()`，我们可以轻松实现这些计算。例如：
```python
import numpy as np
vector = np.array([3, 4])
norm_l2 = np.linalg.norm(vector) 欧几里得范数
print(norm_l2) 输出：5.0
```
此外，它还支持更高阶的 p-范数计算以及矩阵的 Frobenius 范数！💡
```python
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
frobenius_norm = np.linalg.norm(matrix, 'fro')
print(frobenius_norm) 输出：5.477225575051661
```
无论是机器学习中的权重归一化，还是信号处理中的噪声评估，`np.linalg.norm()` 都能大显身手！💪 记住这个强大的工具吧，它会让你的计算更加高效优雅！🌟
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