NumPy linalg.norm 函数：计算向量范数详解

NumPy 库中的 np.linalg.norm 函数用于计算向量的范数。

参数：

• x: 要计算范数的向量。
• ord: 范数的类型。
  • ord=1: 计算向量的 L1 范数，即向量元素的绝对值之和。
  • ord=2: 计算向量的 L2 范数，即向量各元素的平方和的平方根。
  • ord=np.inf: 计算向量的无穷范数，即向量中绝对值最大的元素。

返回值：

• 范数的值。

示例：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
norm_l1 = np.linalg.norm(x, ord=1)
print(norm_l1)  # 输出 6

norm_l2 = np.linalg.norm(x, ord=2)
print(norm_l2)  # 输出 3.7416573867739413

norm_inf = np.linalg.norm(x, ord=np.inf)
print(norm_inf)  # 输出 3

上述示例中，对向量 x 分别计算了 L1 范数、L2 范数和无穷范数的值。