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news 2025/7/18 7:15:13

西部数码网站助手教程,营销策划公司,网站怎么做任务赚钱,单页面网站建设教程NumPy 中的 norm 方法 🌈 欢迎莅临我的个人主页👈这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！🎇 🎓 博主简介： 我是二七83…

NumPy 中的 norm 方法

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🌈 欢迎莅临我的个人主页👈这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！🎇
🎓 博主简介：
我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。
🔧 技术专长：
我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机器学习和NLP的相关算法和模型。无论是文本分类、情感分析，还是实体识别、机器翻译，我都能够熟练运用相关技术，解决实际问题。此外，我还对深度学习框架如TensorFlow和PyTorch有一定的了解和应用经验。
📝 博客风采：
在博客中，我分享了自己在Python编程、机器学习和NLP领域的实践经验和心得体会。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。机器学习博客专栏几乎都上过热榜第一：https://blog.csdn.net/qq_38614074/category_12596328.html?spm=1001.2014.3001.5482，欢迎大家订阅
💡 服务项目：
除了博客分享，我还提供NLP相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务。如果您在机器学习、NLP项目中遇到难题，或者对某个算法和模型有疑问，欢迎随时联系我，我会尽我所能为您提供帮助，个人微信(xf982831907),添加说明来意。

引言

在数学中，范数是一种衡量向量大小的函数。它在许多科学和工程领域中都有应用，如在优化问题中寻找最小化目标函数的向量，或在机器学习中评估数据的分布。NumPy 的 numpy.linalg.norm 或简写为 np.norm 函数提供了一种简便的方法来计算数组的范数。本文将介绍范数的基本概念、norm 函数的使用方法，以及范数在实际问题中的应用。

范数的定义

范数是一种数学函数，它定义了一个向量空间中的“长度”概念。对于一个 ( n ) 维实数向量 ( v )，一个范数 ( | v | ) 是一个非负实数，满足以下性质：

非负性：( | v | \geq 0 )，且 ( | v | = 0 ) 当且仅当 ( v ) 是零向量。
齐次性：( | cv | = |c| | v | )，其中 ( c ) 是标量。
三角不等式：( | v + w | \leq | v | + | w | )。

最常见的范数是 ( L_2 ) 范数（欧几里得范数），它等同于计算向量的欧几里得长度。

NumPy 中的 norm 方法

NumPy 的 norm 函数可以根据不同的参数计算多种不同的范数。默认情况下，如果不指定 ord 参数，norm 函数计算的是 ( L_2 ) 范数。

使用示例

下面是一个简单的示例，展示如何使用 NumPy 的 norm 方法：

import numpy as np# 创建一个数组
arr = np.array([3, 4])# 计算 L2 范数（默认）
l2_norm = np.linalg.norm(arr)# 计算 L1 范数
l1_norm = np.linalg.norm(arr, ord=1)# 计算无穷范数
inf_norm = np.linalg.norm(arr, ord=np.inf)print("L2 范数:", l2_norm)
print("L1 范数:", l1_norm)
print("无穷范数:", inf_norm)