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對Python 中矩陣或者數組相減的法則詳解

系統 2309 0

最近在做編程練習,發現有些結果的值與答案相差較大,通過分析比較得出結論,大概過程如下:

定義了一個計算損失的函數:

            
def error(yhat,label):
 yhat = np.array(yhat)
 label = np.array(label)
 error_sum = ((yhat - label)**2).sum()
 return error_sum
          

主要出現問題的是 yhat - label 部分,要強調的是一定要保證兩者維度是相同的!這點很重要,否則就會按照python的廣播機制進行運算,舉個例子:

            
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,),因為是由列表轉化成的數組(當然不是很推薦這種維度,因為很容易犯錯),a0的維度是(3,1),b的維度是(3,),a與b的維度相同,在計算b-a的時候,結果顯而易見:

對Python 中矩陣或者數組相減的法則詳解_第1張圖片

b - a0 的結果:

對Python 中矩陣或者數組相減的法則詳解_第2張圖片

產生這種結果的原因是因為由于維度不同,在計算的時候將b變為了與a0同樣的3行的數組,變化后b的維度變為了(3,3),等同于如下的計算:

            
b = np.array([[2,3,5],
    [2,3,5],
    [2,3,5]])
a0 = np.array([[1],
    [2],
    [3]])
b - a0
          

結果仍然為:

以上這篇對Python 中矩陣或者數組相減的法則詳解就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。


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