为什么np.linalg.norm(...，axis=1)比写出向量范数的公式要慢？

np.linalg.norm(..., axis=1)比写出向量范数的公式要慢的原因是因为np.linalg.norm()是一个通用的函数，它可以计算多维数组的范数，而不仅仅是向量范数。因此，它需要进行更多的计算和判断来适应不同的输入。

当我们使用np.linalg.norm(..., axis=1)时，它会对输入的多维数组进行逐行计算范数。这意味着它需要遍历每一行，并对每一行进行范数计算。这种逐行计算的方式会导致额外的循环和计算开销，从而使得计算速度变慢。

相比之下，如果我们手动写出向量范数的公式并进行计算，我们可以直接对向量进行操作，避免了对多维数组的遍历和判断。这样可以减少计算的复杂度，提高计算速度。

总结起来，np.linalg.norm(..., axis=1)比写出向量范数的公式要慢是因为它是一个通用的函数，需要适应不同的输入，并进行额外的循环和计算开销。而手动写出向量范数的公式可以直接对向量进行操作，减少了计算的复杂度。