7.1.2 NumPy回顧
譯者：Python 文檔協(xié)作翻譯小組，原文：NumPy refresher。
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這里有一些NumPy的快速指南：
機(jī)器學(xué)習(xí)的矩陣慣例
行是水平的，列是垂直的。每一行都是一個(gè)樣本。因此，inputs[10,5]是10個(gè)樣本的矩陣，其中每個(gè)樣本具有維度5。如果這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，則從輸入到第一個(gè)隱藏層的權(quán)重將表示大小(5, #hid)的矩陣。
考慮這個(gè)數(shù)組：
>>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])
array([[ 1., 2.],
[ 3., 4.],
[ 5., 6.]])
>>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]).shape
(3, 2)
這是3×2矩陣，即有3行和2列。
要訪問第3行（#2行）和第1列（#0列）中的元素：
>>> numpy.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])[2, 0]
5.0
要記住這一點(diǎn)，我們從左到右、從上到下讀取，所以連續(xù)的元素是一行。也就是說，有3行和2列。
Broadcasting
Numpy在算術(shù)運(yùn)算期間對(duì)不同形狀的數(shù)組進(jìn)行broadcasting。這通常意味著較小的數(shù)組（或標(biāo)量）被broadcasted到較大的數(shù)組，以讓它們具有兼容的形狀。下面的示例演示broadcastaing的一個(gè)實(shí)例：
>>> a = numpy.asarray([1.0, 2.0, 3.0])
>>> b = 2.0
>>> a * b
array([ 2., 4., 6.])
在這種情況下，這里較小的數(shù)組b（實(shí)際上是標(biāo)量，其工作原理類似于一個(gè)0維數(shù)組）在乘法過程中被broadcasted到與a相同的大小。這個(gè)技巧通常用于簡(jiǎn)化表達(dá)式的寫法。有關(guān)broadcasting的更多詳情，請(qǐng)參見numpy用戶指南。
