.python3(十五)np.linalg.norm 📊✨

在Python编程的世界里，`numpy`是一个不可或缺的工具库，而`np.linalg.norm`则是其中一颗璀璨的明珠。今天，让我们一起探索这个强大的函数！💪

首先，什么是`np.linalg.norm`？简单来说，它用于计算向量或矩阵的范数。范数是衡量向量大小或矩阵强度的一种方式，在数据科学和机器学习中扮演着重要角色。例如，当我们需要评估模型的误差时，就可以用到它。🎯

使用方法非常简单：只需导入`numpy`，然后调用`np.linalg.norm()`即可。比如，对于一个简单的向量`[3, 4]`，它的欧几里得范数（即两点间距离）为5。这就像一把尺子，帮我们精准测量数值之间的差距。📏

此外，`np.linalg.norm`还支持多种参数设置，如指定轴方向、选择不同类型的范数等。这种灵活性让它成为处理复杂数据结构的强大助手。🔍📊

总之，掌握`np.linalg.norm`不仅能够提升你的编程效率，还能让你更深入地理解数学与代码的结合之美。快去试试吧！🚀