numpy中的np.linalg怎么使用

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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)
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范数理论的一个小推论告诉我们：ℓ 1 ≥ℓ 2 ≥ℓ ∞  ℓ1≥ℓ2≥ℓ∞

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