函数：

norm(x, ord = None, axis = None, keepdims = False)
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ord表示求什么类型的范数

举例说明：

import numpy as np

x = [1,2,3,4]
x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1)
x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2)
x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf)
print(x1)
print(x2)
print(x3)
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运行结果：

axis=0表示对矩阵的每一列求范数，axis=1表示对矩阵的每一行求范数， keeptdims=True表示结果保留二维特性，keepdims=False表示结果不保留二维特性

import numpy as np

x = np.array([[0, 1, 2],
              [3, 4, 5]])
x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=True)
x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=True)
x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=0, keepdims=False)
x4 = np.linalg.norm(x=x, ord=1, axis=1, keepdims=False)

print(x1)
print(x2)
print(x3)
print(x4)
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运行结果：