對(duì)Python 中矩陣或者數(shù)組相減的法則詳解
最近在做編程練習(xí)，發(fā)現(xiàn)有些結(jié)果的值與答案相差較大，通過(guò)分析比較得出結(jié)論，大概過(guò)程如下：
定義了一個(gè)計(jì)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(wèn)題的是 yhat - label 部分，要強(qiáng)調(diào)的是一定要保證兩者維度是相同的！這點(diǎn)很重要，否則就會(huì)按照python的廣播機(jī)制進(jìn)行運(yùn)算，舉個(gè)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?yàn)槭怯闪斜磙D(zhuǎn)化成的數(shù)組（當(dāng)然不是很推薦這種維度，因?yàn)楹苋菀追稿e(cuò)），a0的維度是（3,1），b的維度是（3，），a與b的維度相同，在計(jì)算b-a的時(shí)候，結(jié)果顯而易見(jiàn)：
b - a0 的結(jié)果：
產(chǎn)生這種結(jié)果的原因是因?yàn)橛捎诰S度不同，在計(jì)算的時(shí)候?qū)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(jì)算：
b = np.array([[2,3,5],
[2,3,5],
[2,3,5]])
a0 = np.array([[1],
[2],
[3]])
b - a0
結(jié)果仍然為：
以上這篇對(duì)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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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