在Python中，norm函數用于計算向量的范數。向量的范數是一個標量值，表示向量的大小或長度。
norm函數的用法如下：
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
參數說明：
x: 輸入的向量或數組。
ord: 范數的類型。默認為None，表示計算2范數（歐幾里德范數）。可以是整數、無窮大（np.inf）、負無窮大（-np.inf）或字符串值（'fro’表示Frobenius范數）。
axis: 指定按照哪個軸計算范數。默認為None，表示對整個數組進行計算。
keepdims: 是否保持結果的維度。默認為False，表示結果為標量。如果設置為True，結果將保持與輸入數組相同的維度。
范數的計算公式如下：
L0范數：向量中非零元素的個數。
L1范數：向量中各個元素的絕對值之和。
L2范數：向量中各個元素的平方和的平方根。
Lp范數：向量中各個元素的p次方和的1/p次方。
無窮范數：向量中絕對值最大的元素的絕對值。
示例：
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
norm_2 = np.linalg.norm(x) # 計算2范數
norm_1 = np.linalg.norm(x, ord=1) # 計算1范數
norm_inf = np.linalg.norm(x, ord=np.inf) # 計算無窮范數
print(norm_2) # 輸出：7.416198487095663
print(norm_1) # 輸出：15.0
print(norm_inf) # 輸出：5.0
