mindspore.numpy.norm

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mindspore.numpy.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)[源代码]

矩阵或向量的范数。根据 ord 参数的值，此函数能够返回八种不同的矩阵范数之一，或者无限多种向量范数之一(见下文)。

说明

不支持计算矩阵的核范数和二范数

参数：

  • x (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 输入数组。如果 axis 为 None ，则 x 必须是1-D或2-D，除非 ord 为 None 。如果 axis 和 ord 都为 None ，则返回 x.ravel 的二范数。

  • ord (Union[None, 'fro', 'nuc', inf, -inf, int, float], 可选) - 范数的阶数。 inf表示NumPy中的inf对象。默认值: None 。

  • axis (Union[int, 2-tuple(int), None], 可选) - 如果 axis 是整数，则指定计算向量范数所沿的 x 的轴。如果 axis 是2-tuple，则指定保存2-D矩阵的轴，并计算这些矩阵的矩阵范数。如果 axis 为 None ，则返回向量范数(当 x 为1-D时)或矩阵范数(当 x 为2-D时)。默认为 None 。

  • keepdims (boolean, 可选) - 默认值: False 。如果设置为 True ，减少的轴在结果中保留为大小为1的维度。 若使用此选项，结果会广播到和 x 同一个维度数。

返回：

Tensor。 矩阵或向量的范数。

异常：

  • ValueError - 如果范数的阶数未定义。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> print(np.norm(np.arange(9).astype(np.float32)))
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