向量范数是向量地方中说说向量巨大细小的一种度量方式。在Python中，我们Neng用NumPy库来计算向量或矩阵的范数。

1. 欧几里得范数

欧几里得范数是向量长远度的平方和的平方根。对于向量v = ，其L2范数计算如下：

python import numpy as np

def euclidean_norm: return np.sqrt))

2. 曼哈顿范数

曼哈顿范数是向量中个个元素的绝对值之和。对于向量v = ，其L1范数计算如下：

python def l1_norm: return np.sum)

3. 无没钱范数

4. p范数

python def p_norm: return np.power), 1/p)

5. 应用实例

python vector = np.array

l2normvalue = euclidean_norm print

infinitynormvalue = infinity_norm print

pnormvalue = p_norm print

L2 Norm: 3.7416573867739413 L1 Norm: 6.0 L∞ Norm: 3.0 L3 Norm: 3.0

这些个方法Neng帮你在Python中轻巧松计算向量或矩阵的范数，并在机器学、数据琢磨等领域得到应用。