np l2 norm 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算向量的 L2 范数。L2 范数是向量平面上所有坐标的平方和的平方根。在 NumPy 中，np.linalg.norm() 函数可以用来计算向量的 L2 范数。这个函数接受一个向量作为输入参数，并返回其 L2 范数。

下面是一个计算向量 L2 范数的简单示例代码：

import numpy as np

# 定义一个向量
v = np.array([1, 2, 3])

# 计算向量的 L2 范数
norm_v = np.linalg.norm(v)

print("向量的 L2 范数为：", norm_v)

在上面的代码中，我们首先导入了 NumPy 库。然后，我们定义了一个向量 v，并使用 np.linalg.norm() 函数计算它的 L2 范数。最后，我们将计算出的 L2 范数打印到控制台上。

当我们运行上面的代码时，会得到以下输出结果：

向量的 L2 范数为： 3.7416573867739413

从上面的输出结果可以看出，向量 v 的 L2 范数为 3.7416573867739413。

在实际应用中，np.linalg.norm() 函数还可以用来计算矩阵的 L2 范数。例如，我们可以使用下面的代码来计算一个矩阵的 L2 范数：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算矩阵的 L2 范数
norm_A = np.linalg.norm(A)

print("矩阵 A 的 L2 范数为：", norm_A)

在上面的代码中，我们首先导入了 NumPy 库。然后，我们定义了一个矩阵 A，并使用 np.linalg.norm() 函数计算它的 L2 范数。最后，我们将计算