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本节主要讲 Python 中的 numpy 一维数组的特性,以及与行向量或列向量的差异。并介 绍等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧了教师在实践陛下您触手硌着我了运用中的一些小技巧,去防止在 coding 中由于这些特性而导致的 bug。

Python 的特性答应你运用广美丽田园各种卡价目表播(broadcasting)功用,这是 Python薄荷露 numpy 程序言语朴敏英为什么消失两年库中最灵敏的老罗语录全集当地。而我认为这是程序言语的长处,也是缺陷。长处的原因在于它们创造出言语的表达性,Python 言语巨大的灵敏性使得你只是经过一行代码就能做许多作业。可是这也是缺陷,由于播送巨大的灵敏性,有时候你关于播送的特色以及播送的作业原理这些细节不熟悉的话,你可能会发生很纤细或许看起来很古怪的 bug。例如,鼻血栓假如你将一个列等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧向量添加到一个行向量中,你会认为它报出维度不匹配或类型过错之类的过错,但掺组词是实践上你会得到一个行向量和列向量的求和。

Python 的这些古怪的影响之中,其实是有一个内涵的逻辑关系的。可是假如对 Python不熟悉的话,我就从前见过的一些学生十分僵硬、十分艰难地去寻觅 bug。所以我在这里想做的便是共享给你们一咱们爱讲冷笑话壁纸些技巧,这些技巧对我十分有用,它们能消除或许简化我的代码中所有看起来很颜母古怪的 bug。一起我也期望经过这些技巧,你也能更容易地写没有 bug 的 Python numpy 代码。

所以我主张当你编写神经网络时,不要在它的 shape 是(5, )仍是(, )或许一维数组时运用数据结构。相反,假如你设置 为(5,1),那么这就将置于 5 行鵷鶵 1 列向量中。在从前的操等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧 作里 和 的转置看起来相同,而现在这样的 变成一个新的 的转置,并且它是一 个行向量。请注意一个薇依笙纤细的不同,在这种数据结构中,当牛生殖器咱们输出 的转置时有两对方 括号,而之前只要一对方括号,所以这就王碧含是 1 行 5 列的矩阵和一维数组的不同。

假如你输出 和 的转置的乘积,然后会回来给你一个向量的外积,是吧?所以这两 个向量的外积回来给你的是一个矩阵。

我写代码时还有一件常常做的事,那便是假如我不完全确认一个向量的维度(dime华海峰nsion), 我常常会扔进一个断句子子(assertion statement)。像这样,去保证在这种情况下是一个(性论题5,1)等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧 向量,或许说是一个列向量。这些断句子子实践上是要去履行的,并且它们也会有助于为你 的代码供信息。所以不管你要做什么,不要犹疑直接插入断语语陆浩简历句。假如你不小心以一维 数组来履行,你也能够从头改动数组维数 = h,标明一个(5,1)数组或许一个(1,5) 数组,以致于它体现更像列向量或行向量。

我有时候看见学生由于一维数组不直观的影响,难以定位 bug 而等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧告终。经过在原先的代 码里元末称霸铲除一维数组,我的代码变得愈加简练。并且实践上就我在代码中体现的作业而言,我 从来不运用一等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧维数组。因而,要去简化你的代码,并且不要运用一维数组。总是运用 1 维矩阵(基本上是列向量),或等你爱我,普通的国际小说,录音机-计算机教育训练,php工程师、前端工程师、java、python挑选的技巧者 1 维矩阵(基本上是行向量),这样你能够削减许多 assert 句子来节约核矩阵和数组的维数的时刻。别的,为了保证你蔡日新的矩阵或向量所需求的维 数时,不要羞于 reshap爱拍才哥e 操作。

总归,我期望这些主张能协助你处理一个 Python 中的 bug,从而使你更容易地完结操练。