本篇文章给大家分享的是有关numpy中np.linalg如何使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
np.linalg.norm
顾名思义，linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra}，norm norm\mathrm{norm}则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：
首先help(np.linalg.norm)查看其文档：
norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1
这里我们只对常用设置进行说明，x x\mathrm{x}表示要度量的向量，ord ord\mathrm{ord}表示范数的种类，
>>> 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) 4123456789
范数理论的一个小推论告诉我们：ℓ 1 ≥ℓ 2 ≥ℓ ∞ ℓ1≥ℓ2≥ℓ∞
以上就是numpy中np.linalg如何使用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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