np.linalg.norm()　　　　# linalg = linear(线性) + algebra(代数)， norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵 ...

求取向量二范数，并求取单位向量（行向量计算） x 为需要求解的向量， y为x中行向量的二范数， z为x的行方向的单位向量。 np.linalg.norm 顾名思义，linalg=linear+algebra">linalg ...

参考：https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/9352814.html ...

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 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、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。 2、函数参数 　　①x: 表示矩阵（也可以是一维） 　　②ord：范数类型 　　向量的范数： 　　 　　矩阵的范数： 　　　　ord=1：列和的最大值 　　　　ord ...

python求向量集合中两两向量对应的欧式距离 为了使用矩阵加速运算，因此向量集合转换成矩阵的形式，如n×m的矩阵，n为向量的个数，m为向量的维度。 方法1 依次取集合中的每个向量，计算与其他向量组成的矩阵的距离 测试用例 输出结果 不过仍存在for循环，所以还得进一步 ...

余弦相似度： 两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个 点 ，来计算两点之间的 距离 ； 后者是看成坐标系中两个 向量 ，来计算两向量之间的 夹角 。 前者因为是 点 ，所以一般指 ...

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