在Python的数据分析和机器学习旅程中，`np.linalg.norm` 是一个不可或缺的工具。它能帮助我们快速计算向量或矩阵的范数，为各种算法提供支持！✨
首先，什么是范数？简单来说，范数是衡量向量或矩阵“大小”的一种方式。例如，常见的欧几里得范数（即二范数）可以理解为向量点到原点的距离。而`np.linalg.norm`的强大之处在于它不仅支持多种范数类型，还能轻松处理多维数组！💫
使用方法也很直观：只需传入需要计算的数组即可，默认返回的是二范数。如果想尝试其他范数类型，比如无穷范数（最大值）或 Frobenius 范数，只需要通过参数指定即可。此外，`axis` 参数还允许我们对高维数据进行逐行或逐列计算，灵活适应不同场景的需求。💡
无论是验证模型稳定性还是优化算法性能，掌握 `np.linalg.norm` 都会让你事半功倍！💪 一起来探索更多数学之美吧～
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