使用scipy.stats.multivariate_normal.pdf时出现错误:操作数无法与形状(1,8) (21，)一起广播
问题描述：
使用scipy.stats.multivariate_normal.pdf时出现错误:操作数无法与形状(1,8) (21，)一起广播。
回答：
scipy.stats.multivariate_normal.pdf是scipy库中的一个函数，用于计算多元正态分布的概率密度函数。根据错误提示，操作数无法与形状(1,8) (21，)一起广播，这意味着输入的参数维度不匹配。
具体来说，(1,8)表示一个1行8列的矩阵，(21,)表示一个21个元素的一维数组。在广播操作中，两个数组的维度需要满足一定的条件才能进行广播，以使得维度匹配。
解决这个错误的方法是确保输入的参数维度匹配。可以通过以下步骤来检查和调整参数的维度：
- 检查输入的参数维度是否正确。根据错误提示，(1,8)和(21,)的维度不匹配。确保输入的参数维度正确，例如，(1,8)的参数应该是一个1行8列的矩阵，(21,)的参数应该是一个21个元素的一维数组。
- 如果输入的参数维度不匹配，可以尝试调整参数的维度，使其匹配。可以使用numpy库中的reshape函数来改变数组的形状。例如，可以使用reshape函数将(21,)的参数转换为(1,21)的矩阵，以使其与(1,8)的参数维度匹配。
- 确保输入的参数类型正确。scipy.stats.multivariate_normal.pdf函数要求输入的参数类型为ndarray或者可以转换为ndarray的类型。如果输入的参数类型不正确，可以使用numpy库中的array函数将其转换为ndarray类型。
综上所述，要解决使用scipy.stats.multivariate_normal.pdf时出现的错误，需要检查和调整输入参数的维度，确保其匹配，并确保参数类型正确。
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嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
1回答
让我们假设一个有一个二维向量数组：
v = np.array([ [1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]])
v.shape = (4, 2)
和一组标量：
s = np.array( [2, 2, 2, 2] )
s.shape = (4,)
我希望结果是：
f(v, s) = np.array([ [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2]])
现在，执行v*s是一个错误。那么，实现f最有效的方法是什么？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 5
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numpy阵列的光谱质心
、、、、
我有一个.wav文件(在本例中称为"piano2.wav")。
我想找到巨蟒的光谱质心。
使用这里的另一篇文章中的代码，我有一个函数：
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
magnitudes = np.abs(np.fft.rfft(x))
length = len(x)
freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length/
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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我定义了一个二维数组如下：
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中，我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是，运行该程序会出现以下错误
predict_result:，ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误？
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
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我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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今天，我注意到代码中有一些奇怪的地方，并发现在某些情况下，它一直运行到执行以下内容：
my_list = [0] + np.array([])
其结果是my_list如下：
array([], dtype=float64)
一开始，我很困惑，因为我了解到解释器首先将列表转换为numpy数组，然后尝试广播操作：
>>> np.array([0]) + np.array([])
array([], dtype=float64)
我对这种行为有一些疑问：
为什么是广播？
如果python抛出一个错误，至少对于列表被转换并消失的特殊情况，难道不是更好吗？
谢谢您的澄清
浏览 2提问于2019-11-14得票数 6
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我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
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我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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从这个开始，我需要一个对输入信号执行的函数。
这是我的问题：
无法扩展到多个通道
无法缩放到多批
scale不在单个信号级别上
重要条件：
接受任意维的numpy数组，只要最后一个轴是time
在numpy.random.normal中，scale或标准差( SD )不是全局的，而是依赖于每个信号的SD。除非我对AWGN的预期实现是错误的，否则SD应该设置为整个数据集的SD，还是硬编码的？
我到目前为止所做的事：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def add_noise(data):
浏览 2提问于2021-01-09得票数 3
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考虑到以下代码：
def to_l(pos_probs, threshold):
return (pos_probs >= threshold).astype('int')
thresh = np.arange(0, 0.2, 0.1)
print(thresh)
这样做是可行的：
print([to_l([0.2,0.3], w) for w in thresh])
结果：
[0. 0.1]
[array([1, 1]), array([1, 1])]
但这并不是：
[to_l([0.2,0.3], w) for w in [0.,0.1]]
但这并不是：
浏览 5提问于2020-09-25得票数 0
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我正在尝试手工编写多重线性回归代码，为此，我编写了以下逻辑：
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
浏览 0提问于2021-01-08得票数 3
1回答
目前，在使用Tensorflow 2时，我的张量得到了以下错误：
tensorflow:模型是用形状(None，8)构造的，用于输入KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None，8)，dtype=tf.float32，name='dense_input')，name='dense_input'，description=“由层‘dense_input’创建的，但是它被调用到不兼容的形状(None，1，8)上。
我只是想知道如何重塑它，得到一个无，8而不是无，1，8的形状。我以前使用过tf.reshape，但我不知道如
浏览 3提问于2021-10-19得票数 0
我对np.select有一些问题： s=np.array([False,True],dtype=bool)
v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3])])
np.select(s,v) 返回 array([3, 3]) 这对我来说不是很清楚。此外，如果我将v替换为 v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3,4,5])]) 我得到一个错误。这显然是由于v的可变类型，因为当v是整数数组或具有相似长度的数组(矩阵)时，它工作得很好。那么，为什么它在我的情况下不起作用呢？我正在寻找一个很好的方法来解决这个问题(没有for循
浏览 19提问于2019-02-28得票数 0
1回答
在不使用循环的情况下，下面代码的等效numpy实现是什么？
dt = np.dtype(np.float32)
a=[[12,3],
[2,4],
[2,4],]
b=[[12,3,2,3],
[2,4,4,5]]
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)
ainvb=np.zeros((3,2,4))
for i in range(4):
ainvb[:,:,i]=a/b[:,i].T
我需要做的是将"a“的列除以"b”的每一行。
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
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我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
3回答
我试图添加两个不同维度的数组。数组A具有形状(20,2,2,2,2,3)，数组B具有形状(20)。目前，我使用np.newaxis 5次，所以B得到与A相同的形状，然后添加它们。在我的实际代码中，A要大得多，这迫使我多次编写np.newaxis。有什么方法可以避免重复np.newaxis，只需告诉python给B与A相同的形状？
A = np.zeros([20,2,2,2,2,3])
B = np.arange(1,21)
B = B[:,np.newaxis,np.newaxis,np.newaxis,np.newaxis,np.newaxis]
C = A + B
浏览 1提问于2022-06-14得票数 0
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我想要计算python上的数据集的多元高斯密度函数。我的数据集有21个变量和75个数据点。
我已经计算了它的协方差矩阵(cov)，它是一个21*21的阵列，以及具有形状(21，)的平均阵列m。我需要使用这个scipy函数的另一个输入是“分位数(类似数组)，x的最后一个轴表示分量”。
我真的不明白分位数指的是什么。
我将函数的分位数输入写为scipy.stats.multivariate_normal.pdf(quantiles，= np.array(0.0，0.01，0.05，0.1，1-0.10，1-0.05，1-0.01，1.0)，但当我计算cov m，cov时，总是出现错误。
错误是:v
浏览 1提问于2017-07-12得票数 7
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1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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1回答
假设我有一个numpy矩阵：data = np.random.rand(200, 50, 100)，并且有我需要的值：locs = np.random.randint(50, size=(200, 2))的位置。
如何获得形状(200, 2, 100)的结果矩阵？本质上，我想从data获得locs指定的位置的值。
如果我这样做：data[locs]，我最终得到的是形状(200, 2, 50, 100)的结果矩阵，而不是(200, 2, 100)。
应要求提供更多详细资料：
如果我们有：
data = np.arange(125)
reshaped = np.reshape(data, (5,
浏览 3提问于2020-02-28得票数 1
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2回答
问题相当简单。给定256×256灰度图像，我想返回基于阈值的颜色图像。
所以我在想：
img=whatever # 2D array of floats representing grayscale image
threshold=0.5
color1=[1.0,0.0,0.0]
color2=[0.0,0.0,1.0]
newImg=np.where(img>threshold,color1,color2)
然而，我得到了臭名昭著的答案："ValueError:操作数不能与形状(500,500) (3) (3，)一起广播。“
哈?我真的希望能给出一个阵列形状(500,500,3
浏览 1提问于2018-07-12得票数 4
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我试着训练模特
EPOCHS = 5
history = model.fit(train_data, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=EPOCHS, validation_data=val_data, validation_steps=len(val_generator))
但我知道这个错误：
值错误:无法广播输入数组从形状(150,150,3)到形状(150,150,3,3)。
有谁可以帮我？
浏览 4提问于2020-08-02得票数 0
2回答
考虑以下MWE：
import numpy as np
n=2
N = 6
a = np.random.randint(0,10,size=(N,1))
b = np.random.randint(0,10,size=(N,n))
c = np.random.randint(0,10,size=(n,N,5))
例如，c是(随机召回)：
array([[[7 5 1 7 0]
[2 8 2 1 4]
[0 4 1 7 3]
[1 6 6 9 6]
[9 6 0 0 2]
[9 6 0 6 7]]
[[0 3 9 0 3]
[4 7 5 3 8]
[8 0 6 7
浏览 5提问于2021-05-20得票数 1
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1回答
数组具有以下维度：dists：(500,5000) train：(5000，) test:(500,500，)
为什么前两个语句会抛出一个错误，而第三个语句工作得很好？
dists += train + test
错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误：ValueError: operands could not be broadcast t
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
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如何在core.matrix中对矩阵和向量元素进行乘法？
我正在试图找到一个与以下八度代码等价的core.matrix：
A = [1 2 3 4; 5 6 7 8]
B = [2; 3]
A .* B
ans =
2 4 6 8
15 18 21 24
我猜以下代码应该是等价的：
(let [A [[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
B [[2]
[3]]]
(* A B))
但它会产生以下错误：
RuntimeException: Incompatibl
浏览 5提问于2014-03-05得票数 4
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1回答
我被要求在python3中计算一个数字的立方根，并使用以下代码：
import numpy as np # numerical routines
def myfunct(x):
return np.power(x,3./2.)
xStar = 4
print('Exact value at',xStar,' is in myfunc ',myfunct(xStar))
这很好，不过我偶然发现了下列作品
import numpy as np # numerical routines
def myfunct(x):
浏览 5提问于2022-11-09得票数 -1
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下面有一个具有不同维度的NumPy数组：
my_array = [np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]),
np.array([[10],
[11],
[12]])]
我想把它乘以2，这样我就可以得到下面的数组：
want_array = [np.array([[2, 4, 6],
[8, 10, 1
浏览 5提问于2022-10-02得票数 1
我在SQL Server 2008中有以下查询：
select ID,CAST(replace(SUBSTRING(LTRIM([value]),1,8)+'.'+SUBSTRING(LTRIM([value]),9,7),',','.')AS DECIMAL (16,7)),
from T1
这是返回强制转换错误。
为了找出问题出在哪里，我尝试了以下方法：
select ID,SUBSTRING(LTRIM([value]),1,8)+'.'+SUBSTRING(LTRIM([value]),9,7),
isnumeri
浏览 0提问于2016-11-18得票数 0
我对蟒蛇很陌生，所以请友好一点。
我正在尝试将两个Numpy数组与np.logical_or函数进行比较。当我运行下面的代码时，
Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)行语句
ValueError:操作数不能与形状一起广播(2501,2501)
data = 1st Array
data2 = 2nd Array
Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)
Percentile = np
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
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给定一个点列表，如何在KDTree中获得它们的索引？
from scipy import spatial
import numpy as np
#some data
x, y = np.mgrid[0:3, 0:3]
data = zip(x.ravel(), y.ravel())
points = [[0,1], [2,2]]
#KDTree
tree = spatial.cKDTree(data)
# incices of points in tree should be [1,8]
我可以做这样的事情：
[tree.query_ball_point(i,r=0) for i in
浏览 2提问于2015-11-20得票数 6
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我希望你做得很好。
我需要帮助来执行一个复杂的"NaN替换“在我的数据。
根据其他列过滤的其他列值的模式，在熊猫列中替换NaN值的最佳方法是什么？
让我来说明我的问题：
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'Region': [1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1], 'Country': ['a','a', 'a', 'a', 'a','a', &
浏览 3提问于2020-11-22得票数 2
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我有3个numpy数组，需要在它们之间形成笛卡儿积。数组的尺寸不是固定的，所以它们可以采用不同的值，例如A=(10000，50)，B=(40，50)，C=(10000,50)。
然后，我执行一些处理(比如下面的a+b-c)，这是我为产品使用的函数。
def cartesian_2d(arrays, out=None):
arrays = [np.asarray(x) for x in arrays]
dtype = arrays[0].dtype
n = np.prod([x.shape[0] for x in arrays])
if out is None
浏览 1提问于2018-02-17得票数 8
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s = 1000;
t = linspace(0,1,Fs);
x = cos(2*pi*100*t)+0.5.*randn(size(t));
fc = 150;
Wn = (2/Fs).*fc;
b = fir1(20,Wn,'low',kaiser(21,3)); //错误使用*//内部矩阵尺寸必须一致。 https://stackoverflow.com/questions/25778027/inner-matrix-dimensions-must-agree
浏览 16提问于2019-01-24得票数 0
我犯了个错误。com.mongodb.MongoCommandException:命令失败，错误16007 (Location16007)：“无法将BSON类型的对象转换为字符串”，在服务器10.3.87.54:27017上。完整响应为{ "ok“：0.0，"errmsg”：“无法从BSON类型对象转换为字符串”，“代码”：16007，"codeName“："Location16007”}
{ "$project“：{ "ss”："$movieId"，"dd“："$title"，"t”：{ "
浏览 0提问于2019-01-21得票数 0
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我有两个索引数组。
elim=range(130,240)
tlim=range(0,610)
要索引的数组I最初的形状为(299, 3800)。
当我试图索引它时，如下所示
I[elim,tlim]
我收到了以下错误消息。
形状不匹配:索引数组不能与形状(110，) (610 )一起广播
我没想到会有这样的错误。有人能解释一下这里发生了什么吗？
谢谢!
浏览 1提问于2020-09-10得票数 4
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我使用plot_diagnostics绘制ARIMA模型。
我的代码是
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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我刚刚发现，尽管python显示的数组为(5000,1)和(5000,3072)，在技术上应该可以执行广播以提供一个(5000,3072)，但如果我们不将它们显式地改造成这些形状，有时就不起作用了？
我有一套数据，我只是简单地提取和运行，最初我只是接受它的任何形状，但它总是给我错误的广播。我只想知道我所描述的这个错误是否是真的，或者我是否应该做一些功能或事情，但是我没有在广播中造成错误？
我也测试了随机矩阵np.random.rand(5000,3072)和np.random.rand(5000,1)减去这两个矩阵的工作，所以广播在这种情况下工作。
浏览 1提问于2016-06-03得票数 0
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有一些与字符串“介于”替换相关的图片，但我认为我的正则表达式中有错误，或者我应该使用不同的方法。
我需要在我的Name列中用is not替换word (在本例中是is，但它并不总是is，有时是不同的单词)。这个特定的世界是在以“h”结尾的数字之间。
我的df：
df=pd.DataFrame({'Name':['Adam is 23.2h is 223h mike is 223h',
'Katie is 13.2h is 22h mike is 223h','Ilam is 2h is 223h mike is 223h',
&#
浏览 8提问于2019-11-16得票数 0
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在PyTorch中有两个张量，z是形状(n_samples, n_features, n_views)的三维张量，其中n_samples是数据集中的样本数，n_features是每个样本的特征数，n_views是描述相同(n_samples, n_features)特征矩阵的不同视图数，但与其他值相同。
我有另一个二维张量b，形状为(n_samples, n_views)，它的目的是在不同的视图中重新描述样本的所有特征。换句话说，它封装了同一个示例每个视图的特性的重要性。例如：
import torch
z = torch.Tensor(([[2,3], [1,1], [4,5]],
浏览 0提问于2021-06-07得票数 2
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1回答
Numpy:沿特定轴的外和
、、、、
我正在寻找一种有效的方法来做二维矩阵列上的外和。
假设A是一个(2，3)矩阵，我想要的结果是形状(3,2,2)并定义为：
A = np.array([[a11, a12, a13],
[a21, a22, a23]])
myWantedResult = np.array( [[[a11+a11, a11+a21],
[a21+a11, a21+a21]], # This is the np.add.outer(A[:,0],A[:,0])
[[a12+
浏览 7提问于2021-03-06得票数 2
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我试图用numpy数组重新构造一个形状数组(1,400)到(20，20)，并且很难找到正确的语法。
请考虑以下几点：
import numpy as np
d_array = np.ones((1 + 10 * (20 + 1), 1 + 10 * (20 + 1)))
# tA and tB have shape (20,)
tA = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
tB = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
浏览 5提问于2019-10-30得票数 0
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我想要绘制两个变量的实函数的曲面，其中包含矩阵，但否则函数是实的。当我试图运行代码时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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我正在尝试执行函数的积分，以便找到平均位置。然而，当我使用quad执行积分时，我得到了尺寸不匹配的问题。当我单独运行该函数时，它可以正常工作。然而，当该函数被四重积分方案使用时，它给出了维数不匹配的误差。我将在下面发布完整的功能代码和错误消息，我希望有人能告诉我哪里出了问题，以及如何修复它。 如果有什么不清楚的地方，请让我知道，这样我就可以添加更多的信息。 import numpy as np
import time
from scipy.sparse.linalg import eigsh
from scipy.sparse.linalg import spsolve
from scipy
浏览 55提问于2020-11-07得票数 1
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我试图用numpy做两个向量的减法，同时将输出作为Pandas
虽然它能很好地处理外部函数，但它返回向量的乘积(见图)，但我无法使它与NaN ()一起工作，因为它以的形式返回所有值
浏览 3提问于2022-10-17得票数 -1
你有一个形状数组(a，b，c)，你想用一个形状数组(b)乘以第二维。
for循环可以工作，但是有没有更好的方法呢？
例如。
A = np.array(shape=(a,b,c))
B = np.array(shape=(b))
for i in B.shape[0]:
A[:,i,:]=A[:,i,:]*B[i]
浏览 0提问于2011-08-18得票数 4
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我有一个尺寸的三维张量，比如100x5x2，以及axis=1上张量的平均值，它给出了100x2的形状。这是批号。通常没有批处理，形状5x2和2的张量的除法工作得很好，但是对于带有批处理的3D张量，我收到了错误。
a = torch.rand(5,2)
b = torch.rand(2)
z=a/b
给我预期的答案。
a = torch.rand(100,5,2)
b = torch.rand(100,2)
z=a/b
给出以下错误。
张量a (5)的大小必须在非单例维数1处与张量b (100)的大小相匹配。
如何除以这些张量，使我的输出为100x5x2？就像组织的bmm一样？
浏览 1提问于2021-06-04得票数 0
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我使用下面的代码将张量与标量相加，如下所示，
self.seen = tf.compat.v1.assign_add(self.seen , 1.)
不幸的是，它抛出了以下错误，
> ValueError: Operation name: "AssignAddVariableOp" op:
> "AssignAddVariableOp" input: "AssignAddVariableOp/Variable" input:
> "Const" attr { key: "dtype" v
浏览 0提问于2020-06-07得票数 0
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在一次面试中，面试官问我：
如果您将以下代码中的&&替换为&，会出现什么错误：
String a=null; if (a!=null && a.length()>10) {...}
浏览 0提问于2012-09-26得票数 2
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我的理解是numpy中的一维数组可以解释为面向列的向量或面向行的向量。例如，具有形状(8,)的一维阵列可以被视为取决于上下文的形状(1,8)或形状(8,1)的二维阵列。
我遇到的问题是，我编写的操作数组的函数在2-D情况下倾向于很好地处理向量和矩阵，但在1-D情况下就不太好了。
因此，我的函数最终会执行如下操作：
if arr.ndim == 1:
# Do it this way
else:
# Do it that way
或者甚至是这样：
# Reshape the 1-D array to a 2-D array
if arr.ndim == 1:
arr =
浏览 7提问于2011-11-28得票数 16
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我正在挖出一段代码，有一行我一点也不懂：
W[:, :, None] * h[None, :, :] * diff[:, None, :]
其中W、h和diff为784×20、20x100和784×100矩阵。乘法结果是784x20x100数组，但我不知道这个计算实际上做了什么，结果的意义是什么。
值得注意的是，这条线来自机器学习相关代码，W对应于神经网络层的权值数组，h是层激活，diff是网络目标和假设的区别(从到自动编码器转换)。
浏览 3提问于2015-04-04得票数 3
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我是列表理解的新手，我想把下面的for循环中的代码复制到嵌套的列表理解中。
master = []
inner = []
for x in range(1,8):
inner = []
for y in range(1,x+1):
inner.append(str(x*y).rjust(2))
master.append(inner)
for m in master:
print ' '.join(m)
输出如下所示：
1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20
浏览 0提问于2016-03-04得票数 7
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