sklearn.utils.extmathrow_norms()：计算行的范数

sklearn.utils.extmath.row_norms() 函数是 scikit-learn 库中的一个工具函数，用于计算数据矩阵的行范数。行范数是指每一行的元素按照某种规则进行求和并开方，常用的范数有欧几里得范数和曼哈顿范数。

该函数的使用方法如下：

from sklearn.utils.extmath import row_norms

row_norms(matrix, squared=False)

参数说明：

- matrix：要计算范数的数据矩阵，通常是一个二维数组（n_samples, n_features）。

- squared：是否返回范数的平方而不是范数本身，默认为False。

函数返回一个一维数组，表示每一行的范数。

下面是一个使用例子：

import numpy as np
from sklearn.utils.extmath import row_norms

# 创建一个二维数组作为示例数据
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 计算每一行的欧几里得范数
norms = row_norms(matrix)

print(norms)

输出结果为：

[ 3.74165739  8.77496439 13.92838828]

在该示例中，我们使用 row_norms() 函数计算了每一行的欧几里得范数。结果中的每一个值都是对应行的元素的平方和的平方根。比如 行的范数计算方法为：√(1^2 + 2^2 + 3^2) = 3.74165739。