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np.linalg.norm
顾名思义，linalg=linear+algebra linalg=linear+algebra\mathrm{linalg=linear + algebra}，norm norm\mathrm{norm}则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：
首先help(np.linalg.norm)查看其文档：
norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1
这里我们只对常用设置进行说明，x x\mathrm{x}表示要度量的向量，ord ord\mathrm{ord}表示范数的种类，
>>> 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
范数理论的一个小推论告诉我们：ℓ 1 ≥ℓ 2 ≥ℓ ∞ ℓ1≥ℓ2≥ℓ∞
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