在数据分析和机器学习领域，计算向量或矩阵的范数是常见的需求。而Python中的NumPy库提供了强大的支持，其中`np.linalg.norm()`函数就是一把利器！🎯

首先，让我们明确什么是范数。简单来说，范数是一种衡量向量或矩阵“大小”的方式。对于向量，它通常表示从原点到该点的距离；而对于矩阵，则可能涉及行或列的某种组合度量。💪

使用`np.linalg.norm()`时，你可以指定不同的参数来调整计算方式。比如，默认情况下，它会返回向量的欧几里得范数（即平方根下各元素平方和）。如果需要其他类型（如曼哈顿距离），只需传入对应的ord值即可！💡

此外，当处理矩阵时，该函数还能计算诱导范数或Frobenius范数等。无论是研究数据分布还是优化算法性能，这个工具都能助你一臂之力！🚀

总之，掌握`np.linalg.norm()`不仅能够简化复杂运算，更能提升工作效率。快来试试吧！💫