Python 矩阵中列作为向量的范数计算

我正在寻找计算矩阵中作为向量的列的范数的最佳方法。 我现在的代码是这样的，但我相信它可以做得更好（可能是numpy？）：

返回：

[ 2.23606798  5.        ]

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谢谢。

您可以使用UFUNC计算范数：

np.sqrt(np.sum(a*a, axis=0))

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使用numpy的直接解决方案：

x = np.linalg.norm(a, axis=0)

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可以使用np.linalg.norm（a，轴=0）复制。谢谢，我可以补充一下

np.square（a）

在使用复杂的东西而不是

a

时可能会更舒适。请注意，这不适用于复杂矩阵。正确的解决方案是在下一个答案中使用

np.linalg.norm

。此方法不适用于我的numy安装，我无法在网上找到任何关于它的文档。你能提供一些参考吗？@mattiasbe-see

x = np.linalg.norm(a, axis=0)