7.1.2 NumPy新手

譯者：Python 文檔協(xié)作翻譯小組，原文：NumPy refresher。

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• Matlab用戶快速指南
• Numpy用戶指南
• 更詳細的Numpy教程
• 100 NumPy練習
• Numpy教程

機器學習的矩陣慣例

行是水平的，列是垂直的。每一行都是一個樣本。因此，inputs[10,5]是10個樣本的矩陣，其中每個樣本具有維度5。如果這是神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，則從輸入到第一個隱藏層的權重將表示大小(5, #hid)的矩陣。

考慮這個數(shù)組：

>>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]) array([[ 1., 2.],[ 3., 4.],[ 5., 6.]]) >>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]).shape (3, 2)

這是3×2矩陣，即有3行和2列。

要訪問第3行（#2行）和第1列（#0列）中的元素：

>>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])[2, 0] 5.0

要記住這一點，我們從左到右、從上到下讀取，所以連續(xù)的元素是一行。也就是說，有3行和2列。

Broadcasting

Numpy在算術運算期間對不同形狀的數(shù)組進行broadcasting。這通常意味著較小的數(shù)組（或標量）被broadcasted到較大的數(shù)組，以讓它們具有兼容的形狀。下面的示例演示broadcastaing的一個實例：

>>> a = numpy.asarray([1.0, 2.0, 3.0]) >>> b = 2.0 >>> a * b array([ 2., 4., 6.])

在這種情況下，這里較小的數(shù)組b（實際上是標量，其工作原理類似于一個0維數(shù)組）在乘法過程中被broadcasted到與a相同的大小。這個技巧通常用于簡化表達式的寫法。有關broadcasting的更多詳情，請參見numpy用戶指南。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Theano 中文文档 0.9 - 7.1.2 NumPy新手的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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