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np.linalg.norm
顧名思義,linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra},norm norm\mathrm{norm}則表示范數,首先需要注意的是范數是對向量(或者矩陣)的度量,是一個標量(scalar):
首先help(np.linalg.norm)查看其文檔:
norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1
這里我們只對常用設置進行說明,x x\mathrm{x}表示要度量的向量,ord ord\mathrm{ord}表示范數的種類,
>>> 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) 4123456789
范數理論的一個小推論告訴我們:? 1 ≥? 2 ≥? ∞ ?1≥?2≥?∞
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