np.linalg.norm() # linalg = linear(線性) + algebra(代數)， norm表示范數
x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
①x: 表示矩陣（也可以是一維）
②ord：范數類型
向量的范數：
矩陣的范數：
ord=1：列和的最大值
ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算術平方根
ord=∞：行和的最大值
ord=None：默認情況下，是求整體的矩陣元素平方和，再開根號。（注意.None不是求2范數）
③axis：處理類型
axis=1表示按行向量處理，求多個行向量的范數
axis=0表示按列向量處理，求多個列向量的范數
axis=None表示矩陣范數。
④keepdims：是否保持矩陣的二維特性，避免出現shape = (5, )這樣的形狀
True表示保持矩陣的二維特性，False相反