这篇文章主要介绍“Python中np.linalg.norm()怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Python中np.linalg.norm()怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python中np.linalg.norm()怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！np.linalg.norm()用于求范数，linalg本意为linear(线性) + algebra(代数)，norm则表示范数。1.x: 表示矩阵(一维数据也是可以的~)2.ord: 表示范数类型向量的范数：矩阵的向量：ord=1：表示求列和的最大值ord=2：|E-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根ord=∞：表示求行和的最大值ord=None：表示求整体的矩阵元素平方和，再开根号3.axis：4.keepdims：表示是否保持矩阵的二位特性，True表示保持，False表示不保持，默认为False例子1.默认状态下：Result：2.改变axis：3.改变ord：4.改变keepdims：注意：严格来说，当 ord
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21.0到此，关于“Python中np.linalg.norm()怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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