對Python 中矩陣或者數(shù)組相減的法則詳解
更新時間：2019年08月26日 15:58:55 作者：Halo_Linch
今天小編就為大家分享一篇對Python 中矩陣或者數(shù)組相減的法則詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
最近在做編程練習，發(fā)現(xiàn)有些結果的值與答案相差較大，通過分析比較得出結論，大概過程如下：
定義了一個計算損失的函數(shù)：
def error(yhat,label): yhat = np.array(yhat) label = np.array(label) error_sum = ((yhat - label)**2).sum() return error_sum
主要出現(xiàn)問題的是 yhat - label 部分，要強調的是一定要保證兩者維度是相同的！這點很重要，否則就會按照python的廣播機制進行運算，舉個例子：
a = np.array([1,2,3]) a0 = np.array([[1],[2],[3]]) b = np.array([2,3,5,]) print(b-a) print(b-a0)
這里a的維度是(3,)，因為是由列表轉化成的數(shù)組（當然不是很推薦這種維度，因為很容易犯錯），a0的維度是（3,1），b的維度是（3，），a與b的維度相同，在計算b-a的時候，結果顯而易見：
b - a0 的結果：
產生這種結果的原因是因為由于維度不同，在計算的時候將b變?yōu)榱伺ca0同樣的3行的數(shù)組，變化后b的維度變?yōu)榱耍?,3），等同于如下的計算：
b = np.array([[2,3,5],
[2,3,5],
[2,3,5]])
a0 = np.array([[1],
[2],
[3]])
b - a0
結果仍然為：
以上這篇對Python 中矩陣或者數(shù)組相減的法則詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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