如何使用python中的numpy计算列表中每个向量的欧几里得范数并添加到新列表中？

使用Python中的numpy库可以方便地计算列表中每个向量的欧几里得范数，并将结果添加到新列表中。下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 原始列表
vectors = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 计算欧几里得范数并添加到新列表
norms = []
for vector in vectors:
    norm = np.linalg.norm(vector)
    norms.append(norm)

# 打印结果
print(norms)

在这个示例中，我们首先导入了numpy库。然后，我们定义了一个原始列表vectors，其中包含了三个向量。接下来，我们创建了一个空列表norms，用于存储计算得到的欧几里得范数。然后，我们使用for循环遍历原始列表中的每个向量，并使用np.linalg.norm()函数计算其欧几里得范数。最后，我们将计算得到的范数添加到新列表norms中。最后，我们打印出新列表norms的内容。

这个示例展示了如何使用numpy库来计算列表中每个向量的欧几里得范数，并将结果添加到新列表中。numpy库提供了丰富的数学函数和数组操作，可以高效地进行向量和矩阵计算。在科学计算、数据分析、机器学习等领域，numpy是非常常用的工具之一。

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