广播会在缺失维度和轴长度为1的维度上进行。 后缘维度的轴长度:A.shape[-1]即矩阵维度元组中的最后一个位置的值 对于博客中卡路里计算的例子,矩阵A3,4A3,4后缘维度的轴长度是4,而矩阵cal1,4cal1,4的后缘维度也是4,则他们满足后缘维度轴长度相符,可以进行广播。广播会在轴长度为1的维度进行,轴长度为1的...
首先,按 列求和,计算每种食物中(100g)三种营养成分总和,然后分别用不 用营养成分的卡路里数量除以总和,计算百分比。那么,能否不使用 for 循环完成这样的一个计算过程呢? 假设上图的表格是一个 4 行 3 列的矩阵 A,记为 A_(3×4),接下 来我们要使用 Python 的 numpy 库完成这样的计算。我们打算使用两 行...
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broadcasting机制在深度学习函数构建中应用得很广,比如说我们在逻辑回归函数中,激活函数z = wT * X + b, b是一个数而前面的wT * X是一个1*n的矩阵,由于python这种机制,不需要我们为b构建向量,这就减轻了代码量。
【logistic regression】04Python中广播“broadcasting”+numpy向量的说明,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Python 中的广播(Broadcasting in Python) 这个广播的入门讲解先从一个栗子开始: 这是一个不同食物(每100g)中不同营养成分的卡路里含量表格,表格为3行4列,列表示不同的食物种类,从左至右依次为苹果,牛肉,鸡蛋,土豆。行表示不同的营养成分,从上到下依次为碳水化合物,蛋白质,脂肪。
Python 中的广播(Broadcasting in Python) 这个广播的入门讲解先从一个栗子开始: 这是一个不同食物(每100g)中不同营养成分的卡路里含量表格,表格为3行4列,列表示不同的食物种类,从左至右依次为苹果,牛肉,鸡蛋,土豆。行表示不同的营养成分,从上到下依次为碳水化合物,蛋白质,脂肪。