📚Python小课堂np.linalg.norm()函数是什么？🧐

在Python的世界里，`numpy`是一个不可或缺的数据处理工具，而其中的`np.linalg.norm()`函数更是解决向量与矩阵问题的好帮手！💫

首先，什么是np.linalg.norm()? 它是NumPy线性代数模块中的一个功能，用来计算向量或矩阵的范数（norm）。简单来说，就是衡量向量的长度或者矩阵的某种“大小”。✨

举个例子：

- 如果你有一个向量 `[3, 4]`，调用 `np.linalg.norm([3, 4])`，它会返回 `5.0`，这是勾股定理的结果哦！🔍

- 对于矩阵，你可以指定轴来计算行或列的范数，非常灵活。💪

为什么需要这个函数呢？无论是机器学习中的特征缩放，还是图像处理中的边缘检测，np.linalg.norm()都能帮你快速搞定相关计算！🚀

最后提醒一下，使用时记得导入numpy哦：`import numpy as np`。📝

快去试试吧，让数据处理变得更简单！👇😉

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