np.linalg.norm()用法

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)  

x为矩阵，ord（取值1，2，np.inf分别表示1范式，2范式，无穷范数），axis（0，1，none默认，0代表按列处理，1代表按行处理），keepdims(是否保持维数)

#1范式的条件下
#ord为1，axis默认none，keedims默认false即矩阵1范式，不保留二维
t=np.linalg.norm(array,ord=1)#每列和中的最大值
print("t:",t)
#ord为1，axis默认none，keedims为true即矩阵1范式，保留二维
t1=np.linalg.norm(array,ord=1,keepdims=True)#每列和中的最大值
print("t1:",t1)
#ord为1，axis为1，keedims默认false即1范式，按行处理，不保留二维
t2=np.linalg.norm(array,ord=1,axis=1,keepdims=False)
print("t2:",t2)
#ord为1，axis为1，keedims为true即1范式，按行处理，保留二维
t3=np.linalg.norm(array,ord=1,axis=1,keepdims=True)
print("t3:",t3)
#ord为1，axis为0，keedims默认false即1范式，按列处理，不保留二维
t4=np.linalg.norm(array,ord=1,axis=0,keepdims=False)
print("t4:",t4)
#ord为1，axis为0，keedims为true即1范式，按列处理，保留二维
t5=np.linalg.norm(array,ord=1,axis=0,keepdims=True)
print("t5:",t5)

对应结果：

#2范式的条件下
#ord默认2，axis默认none，keedims默认false即矩阵二范式，不保留二维
print("---------------2范式条件下----------------")
t=np.linalg.norm(array)
print("t:",t)
print("t:",np.sqrt(9+16+4+4))
#ord默认2，axis默认none，keedims为true即矩阵二范式，保留二维
t1=np.linalg.norm(array,keepdims=True)
print("t1:",t1)
print("t:",np.sqrt(9+16+4+4))
#ord默认2，axis为1，keedims默认false即二范式，按行处理，不保留二维
t2=np.linalg.norm(array,axis=1,keepdims=False)
print("t2:",t2)
#ord默认2，axis为1，keedims为true即二范式，按行处理，保留二维
t3=np.linalg.norm(array,axis=1,keepdims=True)
print("t3:",t3)
#ord默认2，axis为0，keedims默认false即二范式，按列处理，不保留二维
t4=np.linalg.norm(array,axis=0,keepdims=False)
print("t4:",t4)
#ord默认2，axis为0，keedims为true即二范式，按列处理，保留二维
t5=np.linalg.norm(array,axis=0,keepdims=True)
print("t5:",t5)

结果：

#np.inf无穷范数的条件下
#ord为np.inf，axis默认none，keedims默认false即矩阵无穷范数，不保留二维
t=np.linalg.norm(array,ord=np.inf)#每行和中的最大值
print("t:",t)
#ord为np.inf，axis默认none，keedims为true即矩阵无穷范数，保留二维
t1=np.linalg.norm(array,ord=np.inf,keepdims=True)#每行和中的最大值
print("t1:",t1)
#ord为np.inf，axis为1，keedims默认false即无穷范数，按行处理，不保留二维
t2=np.linalg.norm(array,ord=np.inf,axis=1,keepdims=False)
print("t2:",t2)
#ord为np.inf，axis为1，keedims为true即无穷范数，按行处理，保留二维
t3=np.linalg.norm(array,ord=np.inf,axis=1,keepdims=True)
print("t3:",t3)
#ord为np.inf，axis为0，keedims默认false即无穷范数，按列处理，不保留二维
t4=np.linalg.norm(array,ord=np.inf,axis=0,keepdims=False)
print("t4:",t4)
#ord为np.inf，axis为0，keedims为true即无穷范数，按列处理，保留二维
t5=np.linalg.norm(array,ord=np.inf,axis=0,keepdims=True)
print("t5:",t5)

结果：