numpy的linalg.norm()函數求范數

函數簽名：def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

其中ord參數表示求什么類型的范數，具體參見下表

 

下面是用代碼對一個列表求上面的范數

import numpy as np

x = [1,2,3,4]
x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1)
x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2)
x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf)
print(x1)
print(x2)
print(x3)

運行結果如下

其中的axis=0表示對矩陣的每一列求范數，axis=1表示對矩陣的每一行求范數， keeptime=True表示結果保留二維特性，keeptime=False表示結果不保留二維特性

示例代碼如下

import numpy as np

x = np.array([[0, 1, 2],
              [3, 4, 5]])
x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=True)
x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=True)
x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=False)
x4 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=False)

print(x1)
print(x2)
print(x3)
print(x4)

運行結果如下