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多个numpy位置调用会产生奇怪的结果

是因为numpy中的数组是可变对象，而在Python中，可变对象在传递时是按引用传递的。当多个位置同时引用同一个numpy数组时，对其中一个位置的操作会影响到其他位置的结果，导致产生奇怪的结果。

为了避免这种情况，可以使用numpy的copy()方法创建一个新的数组，确保每个位置引用的是不同的数组对象。这样就可以避免多个位置之间的干扰。

另外，numpy还提供了一些函数和方法来处理数组的复制和视图操作，例如np.copy()、np.view()等。这些方法可以根据需要选择合适的方式来处理数组，以避免产生奇怪的结果。

在实际应用中，numpy广泛用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。在云计算中，可以使用腾讯云提供的云服务器、云数据库等产品来支持numpy的运行和存储。具体推荐的腾讯云产品包括云服务器CVM、云数据库MySQL、云对象存储COS等。您可以通过访问腾讯云官网了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

参考链接：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器CVM产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云对象存储COS产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:Array.map()产生奇怪的结果 Elasticsearch:：排序产生奇怪的结果 Excel GCD函数产生奇怪的结果 fPrintf整数会产生奇怪的结果 if-else条件会产生奇怪的结果 mongodb $unwind会产生多个结果 numpy histogram2d产生奇怪的结果 numpy:将矩阵升幂会产生奇怪的结果 OpenMP调用函数会产生错误的结果 Python:计算逆幂的递归函数会产生奇怪的结果

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从零开始深度学习（九）：神经网络编程基础

而第二个 A / cal.reshape(1, 4) 指令则调用了 numpy 中的广播机制。这里使用的矩阵除以的矩阵。...来看一些广播的例子：在 numpy 中，当一个的列向量与一个常数做加法时，实际上会将常数扩展为一个的列向量，然后两者做逐元素加法。结果就是右边的这个向量。...在进行运算时，会先将矩阵水平复制次，变成一个的矩阵，然后再执行逐元素加法。广播机制的一般原则如下：首先是 numpy 广播机制这里的广播和播音广播是完全不同的，它的要求是什么呢？...可以使用代码 A.shape[-1] 即矩阵维度元组中的最后一个位置的值，就是矩阵维度的最后一个维度，比如卡路里计算的例子中，矩阵后缘维度的轴长度是4，而矩阵的后缘维度也是4，故满足了后缘维度轴长度相符的条件...缺点的原因，由于广播巨大的灵活性，有时候对于广播的特点以及广播的工作原理这些细节不熟悉的话，可能会产生很细微或者看起来很奇怪的 bug。

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