今天小编就为大家分享一篇在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维） ②ord：范数类型 向量的范数： 矩阵的范数： ord=1：列和的最大值 ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞：行和的最大值 ③axis：处理类型 axis=