Python：numpy.linalg.norm产生的结果与np.sum不同（np.abs（x）** 2，axis = -1）**（1./2）

Question

我有2张大小（256,256,3）的图像，我想计算它们差异的标准-2。

# Original Image

np_ori = np.array(icon_original).reshape(1,-1)

# My reconstructed image

np_0 = np.array(icon_0).reshape(1,-1)

如果我使用numpy.linalg.norm

norm_org_0 = np.linalg.norm(np_ori-np_0)

我得到了

62735

当我使用np.sum（np.abs（x）* 2，axis = -1）**（1./2）

np.sum(np.abs(np_ori-np_0)**2,axis=-1)**(1./2)

我得到了

2207

即使我使用.reshape(-1)将其转换为矢量

，结果也是一样的

那两个不应该产生相同的结果吗？

Answer 1

正如Divakar提到的是一个数据类型问题。转换为float64解决了该问题。