Laurence的技术博客

范数可以简单的理解为“距离”。由于向量是既有大小又有方向的量，所以向量是不能直接比较大小的，但是范数提供了一种方法，可以将所有的向量转化为一个实数，然后就可以比较向量的大小了。（注：本文我们只讨论向量范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，另一种叫矩阵范数，表征矩阵引起变化的大小。范数并不是一个数，而是一组数，我们先了解一下最常用的L-2范数范数，它的计算方法是：将向量的每一个分量平方后再求和，然后对和开平方，得到的就是这个向量的L-2范数范数了

一维数组本身是没有“横向”和“纵向”概念的，站在一维数组里，我们只能分清是“向前”还是“向后”，即：在任何一个单一维度里，“方向”只有“正向”和“反向”之分。尽管我们可以简单地认为NumPy的二维数组对应Pandas的DataFrame，但是NumPy二维数组中的一维数组绝不对应DataFrame的Series，前者是一“行”数据，后者则是一“列”数据。横向为行，纵向位列，人们非常习惯书写和阅读这种表达形式的二维数据。NumPy和Pandas不会设计与人们使用习惯向左的数据结构

创建了一个数组，我们注意一下这个数组的特点：参数5决定了数组由5个元素组成，从0到4，但是元素顺序是随机的。把这个数组给到df的take方法，df的take方法将以数组中的元素的值作为新的索引重新进行排序，如下图所示，将Permutation数组。与Permutation相类似的是shuffle, 区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作，改变原来数组的顺序，无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作，而是返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组。