你是不是曾 面对着麻烦的数据处理问题，感到无比困惑？别急，今天我们就来揭开程序员的神秘“万能尺”——norm函数的神秘面纱。

啥是norm函数？

在Python中，norm函数用于计算向量的范数。轻巧松范数就是衡量向量巨大细小或长远度的数值。norm函数能计算一个向量的L1范数、L2范数和无没钱范数。

范数的搞懂

想象你正在玩吃鸡游戏，要计算你和敌人之间的距离。直线距离？那叫欧几里得距离。要是你被困在纽约曼哈顿的街道网格里只能沿着直角走，这时候就得算“曼哈顿距离”。这两种计算方式，本质上都是norm函数的变体。

norm函数的应用

在编程里norm函数就是专门用来测量数据巨大细小的神器。它最厉害的地方在于，能用一个数字就概括整个数据集的特性。

归一化的误区

你有没有遇到过这样的情况？当你在处理一堆数据时 老司机同事一下子甩出一句“先做个归一化处理”，或者看到机器学代码里频繁出现这种神秘咒语。这时候你是不是心里直打鼓：这玩意儿norm到底是个啥玩意？凭啥它能在代码里横行霸道？

范数类型的选择

不同编程语言对norm函数的实现方式略有不同。比如在Python的NumPy库里最常见的用法是这样的：

import numpy as np
data = 
print) # 输出5.0

案例琢磨

最近帮朋友处理电商数据时遇到个典型case。他们要比比看不同商品的用户点击烫度，原始数据包含点击次数、停留时长远、加购次数三个指标。直接对比会找到：点击次数动辄上万，而加购次数只有两位数。这时候用L2范数做归一化，三个指标立刻有了可比性。

norm函数作为程序员的“万能尺”，在处理各种数据问题时都发挥着关键作用。掌握它，你将能够更加轻巧松地应对编程中的挑战。

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