Numpy: ベクトルに対して定義されたフロベニウスのノルム?

これは実装の問題というよりはむしろ「哲学」の問題かもしれませんが、Frobenius Norm はベクトルで動作するべきではありませんか? ソース:ウルフラム

現在、numpy の Frobenius Norm はベクトルを受け入れません。

import numpy as np
a = np.random.rand(10, 1)
b = np.squeeze(a)
print(np.linalg.norm(a, 'fro'))
print(np.linalg.norm(b, 'fro'))

結果は次のとおりです。

1.7594677278427366
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in norm(x, ord, axis, keepdims)
   2515             try:
-> 2516                 ord + 1
   2517             except TypeError:

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-2ace847024a5> in <module>
      3 b = np.squeeze(a)
      4 print(np.linalg.norm(a, 'fro'))
----> 5 print(np.linalg.norm(b, 'fro'))

<__array_function__ internals> in norm(*args, **kwargs)

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/linalg/linalg.py in norm(x, ord, axis, keepdims)
   2516                 ord + 1
   2517             except TypeError:
-> 2518                 raise ValueError("Invalid norm order for vectors.")
   2519             absx = abs(x)
   2520             absx **= ord

ValueError: Invalid norm order for vectors.