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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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。

许久以来都有一个疑问，numpy中的一维向量究竟是行向量还是列向量呢？今天得空，测试一下。思路思路很简单，利用点乘两个向量维度要对应的特性测试。 1.创建一个4*2矩阵a和一个一维numpy向量b 2.使a点乘b，如果a和b的点乘np.dot(a,b)不报错，就说明一维向量b为2*1的列向量。如果报错，说明b肯定不是列向量。 3.如果2不报错，将b转置，再使a点乘b，如果a和b的点乘np.dot(a,b)还不报错，就说明一维向量b既可以当做列向量也可以当做行向量。代码测试思.

关于Numpy中的行向量和列向量详解行向量方式1import numpy as npb=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1))print(b,b.shape)结果：(array([[1, 2, 3]]), (1, 3))方式2import numpy as npb=np.array([[1,2,3]]) #两层'[]'print(b,b.shape)结果(array([...

列向量 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) print(a,a.shape) 结果： [1 2 3] (3,) 行向量 import numpy as np b=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1)) print(b,b.shape) 结果： [[1 2 3]] (1, 3) 总结形如np.arra...

import numpy as np a=np.array([1,2,3]) #1.产生行向量的方法 row_vector1=a.reshape(1,-1) row_vector2=np.array([[1,2,3]]) row_vector3=np.expand_dims(a,0) print(row_vector1.shape,row_vector2.shape,row_vector3.sh...

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) # 1.产生行向量的方法 row_vector1 = a.reshape(1, -1) row_vector2 = np.array([[1, 2, 3]]) row_vector3 = np.expand_dims(a, 0) print('行向量：') print(row_vector1) print(r...

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