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求解python中numpy的行向量可以跟列向量直接相加问题
JadenNeal
2019-02-22 04:09:19
如图,看网上教程说python中的numpy有时候有点莫名其妙,于是举了这个例子,我一试,果然是这样。
那请问大佬们,这个该怎么理解呢?以后写代码如何规避这种莫名其妙的bug呢?
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求解python中numpy的行向量可以跟列向量直接相加问题
如图,看网上教程说python中的numpy有时候有点莫名其妙,于是举了这个例子,我一试,果然是这样。 那请问大佬们,这个该怎么理解呢?以后写代码如何规避这种莫名其妙的bug呢?
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豆豆豆沙包
2019-03-01
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题主广播运算了解一下
四周垒起围墙
2019-02-28
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numpy中的broadcasting机制,具体可以看一哈文档
Mr.Zheng~_
2019-02-26
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这个是二维数组相加,a是一行三列,b是三行一列,每一行对应相加的结果~_
JadenNeal
2019-02-23
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引用 1 楼 ssj021224 的回复:
这不是bug,numpy就是这么设计的。
我知道是这么设计的,但是其中的原理能讲一下吗?
ssj021224
2019-02-23
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这不是bug,numpy就是这么设计的。
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python
numpy
定义矩阵
行
向量
与
列
向量
import
numpy
as np # 定义
行
向量
# Method1(
直接
定义) x1 = np.array([[-3/4,-1/4,-1/8]]) print(x1) # Method2 a = [[-3/4,-1/4,-1/8]] x2 = np.array(a) print(x2) # 定义
列
向量
# Method1(
直接
定义) x3 = np.array([[-3/4],[-1/4],[-1/8]]) print(x3) # Method2(利用
行
向量
的Method1) x4 = x1.
python
行
向量
、
列
向量
和矩阵
Python
中
的
行
向量
、
列
向量
和矩阵 1.一维数组 一维数组既不是
行
向量
,也不是
列
向量
。 import
numpy
as np a=np.array([1,2,3]) print(np.shape(a)) (3,) 2.
行
向量
import
numpy
as np a=np.array([[1,2,3]]) print(np.shape(a)) (1,3) 3.
列
向量
import
numpy
as np a=np.array([[1],[2],[3]]) print(np.shape(a))
Numpy
中
shape为(m,)的是
行
向量
还是
列
向量
参考资料 总结一句话:
Numpy
中
的数组shape为(m,)说明它是一个一维数组,或者说是一个
向量
,但是具体是
行
向量
还是
列
向量
是很灵活的,再与矩阵进
行
矩阵乘法时,
numpy
会自动判断此时的一维数组应该取
行
向量
还是
列
向量
。 所以说,无须纠结得到的一维数组是
行
向量
还是
列
向量
,或者说一维数组在用户看来就没有
行
列
之分,其
行
列
的不同在
Python
计算时会自动进
行
处理。 ...
python
numpy
矩阵转置
记录下
问题
…常规用法如下: 值得注意的是
行
向量
转换成
列
向量
或者
列
向量
转换成
行
向量
,注意矩阵的定义。
CS231n学习笔记:
numpy
中
向量
的计算
numpy
中
向量
的计算 基本语法和函数不再赘述。
numpy
中
比较一个比较常见的
问题
是
向量
广播
问题
。
numpy
中
将
向量
通通表示并且记录成
行
向量
的形式。包括 对一个多维矩阵进
行
切割操作,得到的只有一
行
或者一
列
的形式也会转换为自动转换为
行
向量
。推荐不要随便将
行
向量
reshape为
列
向量
保存,因为
向量
通常既做
行
向量
运算又做
列
向量
运算,来回转换的话会很麻烦。在计算的时候临时reshape更不容易出错。...
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