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在Python中， norm函数通常用于计算向量或矩阵的范数，范数（Norm）是一个衡量向量或矩阵大小的方法，它可以用来计算向量的长度或者矩阵的强度，在Python中，我们可以使用NumPy库中的 numpy.linalg.norm函数来计算范数，本文将详细介绍 norm函数的用法及其相关技术。,numpy.linalg.norm函数的基本用法是： numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)，其中参数的含义如下：, ,x：输入的向量或矩阵；,ord：范数的类型，默认为None，表示计算2范数；,axis：指定沿哪个轴计算范数，默认为None，表示计算整个矩阵的范数；,keepdims：布尔值，表示是否保持结果的维度，默认为False，表示不保持维度。,norm函数支持多种范数类型，可以通过设置 ord参数来选择，常见的范数类型有：,1范数：计算向量元素绝对值之和，或者矩阵列元素绝对值之和的最大值；, ,2范数：计算向量元素的平方和再开根号，或者矩阵奇异值的最大值；,无穷范数：计算向量元素绝对值的最大值，或者矩阵行元素绝对值之和的最大值。,1、如何计算向量的1范数？,答：可以使用 numpy.linalg.norm函数，并设置 ord参数为1， np.linalg.norm(vector, 1)。,2、如何计算矩阵的Frobenius范数？,答：可以使用 numpy.linalg.norm函数，并设置 ord参数为’fro’， np.linalg.norm(matrix, 'fro')。, ,3、 norm函数是否可以计算高维张量的范数？,答：是的， norm函数可以计算任意维度的张量的范数，只需设置合适的 axis参数即可。,4、如果我想计算自定义范数，应该如何操作？,答：可以通过设置 ord参数为一个可调用对象（如函数），该对象接受一个向量作为输入并返回一个标量，可以定义一个函数 custom_norm，然后使用 np.linalg.norm(vector, custom_norm)来计算自定义范数。,