在Python的世界里，`np.linalg.norm` 是一个非常强大的工具，尤其在数据分析和机器学习领域。简单来说，它用于计算向量或矩阵的范数（norm），也就是衡量数据点之间的“距离”。💡

想象一下，在处理海量数据时，我们需要一种方法来量化不同数据点间的相似性或差异性。这时，`np.linalg.norm` 就派上了用场！无论是欧几里得距离（最常用的2范数）、曼哈顿距离（1范数）还是无穷范数，它都能轻松搞定。🎯

例如，当你正在优化模型参数时，使用 `np.linalg.norm` 可以快速评估参数变化对结果的影响；而在图像处理中，它也能帮助我们检测边缘特征。✨

总之，`np.linalg.norm` 不仅功能强大，而且使用便捷。学会它，你将解锁更多高效的数据分析技能！🚀

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