在Python的世界里，`numpy` 是处理数据的强大工具之一，而 `np.linalg.norm()` 则是计算向量范数的利器！如果你正在学习线性代数或数据分析，掌握这个函数绝对能让你事半功倍。那么，如何用它来求取向量的范数呢？让我们一起来看看吧！💪

首先，导入必要的模块：

```python

import numpy as np

```

接着，定义你的向量。比如，一个简单的三维向量 `[3, 4, 5]`：

```python

vector = np.array([3, 4, 5])

```

现在，调用 `np.linalg.norm()` 函数即可轻松计算范数。例如，默认情况下会返回二范数（欧几里得距离）：

```python

norm_result = np.linalg.norm(vector)

print(norm_result) 输出结果为 7.0710678118654755

```

当然，你也可以指定其他类型的范数，如无穷范数（最大值）：

```python

inf_norm = np.linalg.norm(vector, ord=np.inf)

print(inf_norm) 输出结果为 5

```

简单又高效，是不是很酷？无论是科研还是工程应用，`np.linalg.norm()` 都是你的好帮手！💡

Python Numpy 数据科学 向量范数

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