2022/02/07
對于numpy的random和dot函數(shù)的理解
import numpy as np
a = np.random.rand(100000)
b = np.random.rand(100000)
c = np.dot(a,b)
d = np.random.random((3,3)) # 輸出結(jié)果為（3,3）矩陣而非3個（0,3）的隨機數(shù)
print("c：" + str(c) )
print("d：" + str(d) )
輸出結(jié)果為
c：24982.721824581393
d：[[0.51674315 0.7977575 0.5950177 ]
[0.02240989 0.2777705 0.85499163]
[0.4417579 0.02959082 0.42676586]]
2022/02/09
對于numpy的shape和axis函數(shù)的理解
import numpy as np
a=np.array([[[1,2],[2,3],[3,4]],[[2,3],[4,5],[7,8]]])
print(a)
print(a.shape)
輸出結(jié)果為
[[[1 2]
[2 3]
[3 4]]
[[2 3]
[4 5]
[7 8]]]
(2, 3, 2)
即輸出一三維數(shù)組越平，其包含兩個三行兩列二維數(shù)組（2,3,2）。
隨后運行如下代碼進行求和：
print(a.sum(axis=0))
print(a.sum(axis=1))
print(a.sum(axis=2))
print(a.sum(axis=(0,1)))
輸出結(jié)果為：
# a.sum(axis=0)
[[ 3 5]
[ 6 8]
[10 12]]
# a.sum(axis=1)
[[ 6 9]
[13 16]]
# a.sum(axis=2)
[[ 3 5 7]
[ 5 9 15]]
# (a.sum(axis=(0,1))
[19 25]
分別為對數(shù)組的第1切油、2抓狭、3個中括號進行求和门烂，即對低一層次數(shù)組（二維數(shù)組）、低兩層次數(shù)組（列）、低三層次數(shù)組（行）進行求和氧腰。具體情況按上述示例理解，重點在于如何理解數(shù)組的axis參數(shù)刨肃。
