求矩阵的模长可以使用np.linalg.norm函数，默认是求二范数，也就是Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方。
下边是求axis=0时的单位向量：
import numpy as np
a = np.array([[3, 9, 6, 5, 3],
[9, 3, 8, 4, 0],
[6, 8, 9, 2, 2]])
print(a)
a_x, a_y = np.gradient(a)
print(a_x)
# print(np.gradient(a, axis=1))
norm_x = np.linalg.norm(a_x, axis=0)
print(norm_x)
print(a_x / norm_x)
for idx, x in enumerate(norm_x):
if x == 0.0:
a_x[:, idx] = 0
else:
a_x[:, idx] /= x
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