Python中的本质——范数规范化

Python中的本质——范数规范化

范数规范化是一种用于机器学习和数据处理中的重要技术，它可以帮助我们处理和优化许多常见的问题，例如特征工程、聚类和分类等。在Python中，范数规范化也被广泛应用，因为它是实现许多算法和模型的重要基础。在本文中，我们将介绍Python中范数规范化的基本概念和应用，并提供一些实例代码以帮助您更好地理解。

范数规范化的基本概念

在讨论Python中的范数规范化之前，我们先来了解一下什么是范数。简单来说，范数是一种度量向量大小的方法，它类似于向量的长度或大小，但比其更为一般化。在机器学习和数据处理中，我们经常使用两种范数：L1范数和L2范数。

L1范数又称曼哈顿距离（Manhattan distance），它是向量中各个元素绝对值之和。在Python中，我们可以使用numpy库来计算L1范数：

import numpy as np
a = np.array([1,-2,3,4,-5])
l1_norm = np.linalg.norm(a, ord=1)
print(l1_norm)

这里，我们使用numpy.linalg.norm()函数来计算L1范数，其中ord=1表示计算L1范数。

L2范数又称欧几里得距离（Euclidean distance&