在python中，是否有任何方法可以同时计算多个2d矩阵的L2范数？

例如，我有一个维度矩阵（a，b，c，d）。我想计算所有d维度矩阵（a，b，c）的L2范数。有没有办法在不使用任何循环结构的情况下使用

numpy.linalg.norm

？ 我的意思是，结果数组应该是1xd

这个怎么样

import numpy as np
mat      = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5)  # create 4d array
mat2     = np.moveaxis(mat,-1,0)     # bring last axis to the front
*outarr, = map(np.linalg.norm,mat2)  # use map

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谢谢你，回答得很好。我刚刚检查了我的数据，答案是正确的。虽然映射步骤对我来说有点难理解。感谢您理解迭代器和iterables。然后地图就会清晰了。