假设我有y = [1,2,3] (1X3矩阵)，那么np.transpose(y)应该是(3X1)矩阵，但转置函数返回的是相同的(1X3)矩阵。如果我运行np.transpose([y])，那么它将返回预期的(3X1)矩阵。有人能解释一下这里发生了什么吗？
浏览 14提问于2021-06-29得票数 0
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输入图层的形状
、、、
在我的Keras模型中，我不知道应该输入什么作为输入层的形状。该模型在具有12288个样本的1080个向量上进行训练。我有以下输入形状：Y_train shape: (6, 1080)Y_test shape: (6, 120)并拥有NN：
def net_model(X_train, Y_train, X_
浏览 32提问于2018-08-26得票数 1
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finallinearsystem = [ [np.transpose(pts_3d[i]), np.transpose(i) , np.dot(-x[i],np.transpose(pts_3d[i]))]
浏览 8提问于2022-03-28得票数 -1
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给定MatX、MatY和MatZ，我有以下任务： transpose(self.B), np.dot( self.MatX, np.dot( self.B, np.transpose([t**
浏览 5提问于2015-03-03得票数 0
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我有两个大小为82248x20的数组，如果我在Matlab中执行以下操作它将为第二个值提供6.152847328855238e-18。如果我在Python中使用类似于X=test['X']A=np.transpose(X)@Y
A=np.dot(np.transpose(X),Y<
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
我编写了这个函数来计算线性回归，但我不知道为什么我得到的rmse大约是170。有人能帮我找出问题所在吗。dataset = sklearn.datasets.load_diabetes() x = dataset.data x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
浏览 3提问于2022-08-05得票数 0
目前，我用matplotlib绘制的图如图1所示，在x轴上可以看到，我的箭头的一半被轴所覆盖。X_fine, Y_fine
浏览 0提问于2021-03-19得票数 2
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我有一份名单是由未知数目的外勤部组成的：df1=pd.DataFrame(data=np.transpose([[1,2,3,4],[2,4,6,8]]),index=['A','B','C','D'],columns=['x','y'])
df2=pd.DataFrame(data=<e
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
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根据我的理解，PIA首先以给定的点集P作为控制点(迭代0)，并使用这些控制点计算b样条，Q，然后找到P和Q之间的差值d，让Q+d在每次迭代中，直到d足够小，作为你在开始设定的阈值。I'm also confused by this.
plt.plot(np.dot(bs, np.transpose(x)), np.dot(bs, np.transpose(y)), color='(bs, np.transp
浏览 6提问于2022-11-03得票数 1
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我有两个一维NumPy数组，X和Y.我需要计算X的每个元素和Y的每个元素之间的平均绝对差。简单的方法是使用嵌套的for循环：np.random.seed(1)Y = np.random.randint(10, size=10)
for x in X:
for
浏览 1提问于2018-05-20得票数 5
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下面是我的代码：x_scaled = scaler.fit_transform(data)
# data.shape = (16611, 6001
浏览 6提问于2020-05-17得票数 0
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我有一个形状为(n，)的数组y，我想要计算内积矩阵，这是一个n*n矩阵，但是当我尝试在Python中计算它时我得到了答案n，这不是我要找的我也试过了：np.dot(y, np.transpose(y))
我总是得到相同的答案
浏览 3提问于2020-10-27得票数 2
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提高无并行化功能的性能
、、、
几周前，我发布了一个问题()，给出了一个很好的答案。这个问题与该问题有关，因为它利用了所述用户建议的性能改进。import numpy as np # Generate some random data.return lst
func_time = timeit.timeit(func, number
浏览 1提问于2014-02-17得票数 1
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我想有效地计算一个变量(比如温度)在平面多个区域的平均值。num = 10000
X = np.transpose(XYT)[0]T = np.transpose(XYT)[2]
bins = np.empty((size, size))
浏览 2提问于2019-07-21得票数 2
如果有人能帮助我理解这个错误，我该怎么做才能修复它，这将是非常有帮助的。我不能改变我的数据。latitude', 'longitude', Y= test['price']
n = pd.get_dummi
浏览 0提问于2018-06-25得票数 8
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我所理解的是，模型迭代学习，在每一步一个新的概念值进入和调整的重量，直到MSE分数在输出神经元是非常小的。我认为它类似于随机梯度下降。但是当一个新的输入出现时，我看不到输出MSE值的任何收敛性。,np.transpose(temp2))+np.dot(temp1,np.transpose(temp1))))
A1 = np.dot(W[0],np.transposeW,X1,X2,
浏览 0提问于2021-07-10得票数 0
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首先，我正在复制一个Tobit回归表，其中除了coef估计之外，还包括X平方和Pr >X平方。 我熟悉Tobit和卡方检验的一般概念，但我对它还不够熟悉，无法在数学上重现它。我使用的是this包。很清楚如何恢复coefs，我认为.sigma_属性就是我要找的，但它是标量而不是向量，所以如果它与coefs的标准误差相关，我会感到惊讶。如果我能在正确的方向上有所作为，那就太棒了。
浏览 20提问于2020-07-22得票数 1
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我有一个100×1的响应变量Y和一个100×3的预测矩阵X。我想计算回归系数(X'X)^{-1}X'Y。目前，我正在做以下工作：XpY=np.dot(np.transpose(X),Y)这看起来很麻烦，而在MATLAB中，我们可以像最初的数学公式: inv(X'*X)*X&
浏览 4提问于2021-12-30得票数 1
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我正在创建一个具有以下维度的三层图像识别神经网络: 400个特征，40个节点，40个节点，10个目标(从数字0到9的图像)，因此这些是我的权重(θ)： theta1 = np.random.uniform首先，我通过找出实际结果和预测之间的差异来获得delta_4项。然后，使用以下方程获得剩余的增量项， ? 其中g‘是sigmoid函数的导数。： def backward_prop3(y_vectors,
浏览 7提问于2021-07-23得票数 0
tf.transpose(a, perm=None, name='transpose')import tensorflow as ttos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"ab=([[[1,2,3],[6,5,4]],[[4,5,6],[3,6,3]]])fg=tt.transpose(v)
with tt.Session() as
浏览 0提问于2017-04-22得票数 15
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