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在 Python 中，norm 函数可以使用 numpy.linalg.norm() 来计算向量或矩阵的范数。numpy.linalg.norm()函数的语法如下：

numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

参数说明：

• x：表示向量或矩阵。
• ord：表示范数的类型，默认为 None，表示计算 2 范数?？梢陨柚梦?1、2、np.inf 等其它值，分别表示计算 1 范数、2 范数和无穷范数。
• axis：表示沿着哪个轴计算范数，默认为 None，表示对整个向量或矩阵计算范数。对于矩阵可以设置为 0 或 1，分别表示按行计算范数和按列计算范数。
• keepdims：表示是否保持计算范数后的维度，默认为 False。

下面是一些使用 numpy.linalg.norm() 函数的例子：

import numpy as np
# 计算向量的 2 范数
x = np.array([1, 2, 3])
norm_2 = np.linalg.norm(x)
print(norm_2)   # 输出：3.7416573867739413
# 计算向量的 1 范数
norm_1 = np.linalg.norm(x, ord=1)
print(norm_1)   # 输出：6.0
# 计算矩阵的无穷范数
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
norm_inf = np.linalg.norm(matrix, ord=np.inf)
print(norm_inf)   # 输出：15.0
# 按行计算矩阵的 2 范数
norm_2_rows = np.linalg.norm(matrix, ord=2, axis=1)
print(norm_2_rows)   # 输出：[3.74165739 8.77496439]

注：需要先导入 numpy 库。

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