numpy.linalg.vector_norm#

linalg.vector_norm(x, /, *, axis=None, keepdims=False, ord=2)[source]#

計算向量（或向量批次） x 的向量範數。

此函數與 Array API 相容。

參數:
xarray_like

輸入陣列。

axis{None, int, 2-tuple of ints}, optional

若為整數，axis 指定計算向量範數的軸（維度）。若為 n 元組，axis 指定計算批次向量範數的軸（維度）。若為 None，則必須針對所有陣列值計算向量範數（即，相當於計算扁平化陣列的向量範數）。預設值：None。

keepdimsbool, optional

若設定為 True，則進行範數計算的軸將保留在結果中，作為大小為一的維度。預設值：False。

ord{int, float, inf, -inf}, optional

範數的階數。詳情請參閱 numpy.linalg.norm 中「Notes」下的表格。

另請參閱

numpy.linalg.norm

通用範數函數

範例

>>> from numpy import linalg as LA
>>> a = np.arange(9) + 1
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = a.reshape((3, 3))
>>> b
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> LA.vector_norm(b)
16.881943016134134
>>> LA.vector_norm(b, ord=np.inf)
9.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=-np.inf)
1.0

>>> LA.vector_norm(b, ord=0)
9.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=1)
45.0
>>> LA.vector_norm(b, ord=-1)
0.3534857623790153
>>> LA.vector_norm(b, ord=2)
16.881943016134134
>>> LA.vector_norm(b, ord=-2)
0.8058837395885292
本頁面