前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >numpy中关于向量的坑

numpy中关于向量的坑

原创
作者头像
雷科
修改2020-02-25 10:18:33
7070
修改2020-02-25 10:18:33
举报

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时,会遇到以下的坑:

代码语言:txt
复制
a = np.arange(6)
print("a = np.arange(6) out:\n", a)  # [ 0  1  2  3  4  5]
print("a.shape is", a.shape)  # (6,)
print("a.dim is", a.ndim)  # 1
aT = a.T
print("aT = a.T out:\n", aT)  # [ 0  1  2  3  4  5]
print("aT.shape is", aT.shape)  # (6,)
print("aT.dim is", aT.ndim)  # 1

即转置后向量没有变化,对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。应用以下的代码:

代码语言:txt
复制
b = np.arange(6).reshape(1, 6)
print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b)  # [[0 1 2 3 4 5]]
print("b.shape is", b.shape)  # (1, 6)
print("b.dim is", b.ndim)  # 2
bT = b.T
print("bT = b.T out:\n", bT)
                                # [[0]
                                #  [1]
                                #  [2]
                                #  [3]
                                #  [4]
                                #  [5]]
print("bT.shape is", bT.shape)  # (6, 1)
print("bT.dim is", bT.ndim)  # 2

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档