2.11 向量化
向量化是消除代码中显示 for 循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要....的数组
# 它既不是行向量也不是列向量,这导致他有一些不直观的效果
# 例如,如果我们将a.T也写出来,即a矩阵的转置形式,这时候看起来还是和a一样的.
# 这是一种很奇特的结构,在编写程序一定要避免...print(a.T)
[-1.17703191 -0.67152812 0.07475093 0.36539824 -0.07583196]
# 所以这时候发现a和a的转置看起来是一样的,这时候我们...print a和a的转置的内积
# 我们会认为a和a的转置相乘,按理说应该被称为矩阵的外积,也就说应该会得到一个矩阵
# 但是实际上我们得到的是一个数字
print(np.dot(a, a.T))
1.98120819241...5行1列的向量
print(a)
[[ 0.74009072]
[ 0.03667174]
[ 0.91847869]
[ 0.15726344]
[ 0.41720873]]
# 并且这时