numpy.linalg.norm函数是numpy库中提供的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。该函数可以计算一维数组、二维数组或多维数组的范数，返回值类型为float类型。
使用方法
numpy.linalg.norm函数的参数分为两种：
- 第一种参数：x，表示要计算范数的数组，可以是一维数组、二维数组或多维数组；
- 第二种参数：ord，表示要计算的范数，默认为None，表示计算的是2范数，可以指定计算其他范数，例如1范数ord=1，n范数ord=n。
示例代码
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) # 计算1范数 norm1 = np.linalg.norm(arr, ord=1) # 计算2范数 norm2 = np.linalg.norm(arr) # 计算3范数 norm3 = np.linalg.norm(arr, ord=3) # 输出结果 print(norm1) print(norm2) print(norm3)
输出结果为：
6.0
3.7416573867739413
3.3019272488946263
从上面的代码可以看出，numpy.linalg.norm函数可以计算一维数组、二维数组或多维数组的范数，并可以指定计算的范数，默认为2范数。