图解| NumPy可视化指南
2021年1月28日 - 新浪
默认情况下,一维数组在2维操作中被视为行向量,因此,将矩阵乘行向量时,使用形状(n,)或(1,n)的向量结果一致。有多种方法可以从一维数组中得到列向量,但并不包括transpose:使用newaxis更新数组形状和索引可以将1维数组转化为2维列向量:其中,-1表示在reshape是该维度自动决定,方括号中的None等同于np.newaxis,表示...
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默认情况下,一维数组在2维操作中被视为行向量,因此,将矩阵乘行向量时,使用形状(n,)或(1,n)的向量结果一致。有多种方法可以从一维数组中得到列向量,但并不包括transpose:使用newaxis更新数组形状和索引可以将1维数组转化为2维列向量:其中,-1表示在reshape是该维度自动决定,方括号中的None等同于np.newaxis,表示...