增加numpy矩阵中的元素也会影响不同的矩阵和不相关的行

numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在numpy中，矩阵是多维数组的一种特殊形式。

当我们对numpy矩阵中的元素进行增加操作时，会影响到不同的矩阵和不相关的行。这是因为numpy中的矩阵是通过引用传递的，而不是通过值传递。

具体来说，当我们创建一个numpy矩阵时，实际上是在内存中分配了一块连续的空间来存储矩阵的元素。而当我们对矩阵进行操作时，比如增加元素，实际上是在原有的内存空间上进行修改，而不是创建一个新的矩阵。

由于numpy中的矩阵是通过引用传递的，所以当我们对一个矩阵进行操作时，其他引用该矩阵的变量也会受到影响。这意味着如果我们对一个矩阵的元素进行增加操作，其他引用该矩阵的变量也会反映出这个改变。

同时，由于numpy中的矩阵是多维数组的一种特殊形式，所以当我们对一个矩阵的某一行进行操作时，其他行也会受到影响。这是因为矩阵的行是存储在同一块内存空间中的。

总结起来，增加numpy矩阵中的元素会影响到不同的矩阵和不相关的行，是因为numpy中的矩阵是通过引用传递的，而不是通过值传递。这一点需要在使用numpy进行矩阵操作时注意。

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numPy的一些知识点

基本运算四则运算中，加法和减法在 np 中还是通用的，因为 np 主要操作对象是矩阵，所以乘法除法另说，* 在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法（elementwise），矩阵相乘在 np 中用...@ 或者 np.dot 来操作，没有除法，只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作除此之外，np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作，比如求每一行或每一列的最大最小值，...堆叠有水平堆叠 np.hstack 和垂直堆叠 np.vstack，两个函数都接受一个 tuple 参数，tuple 中是要进行合并的两个矩阵，既然要合并的话，两个矩阵在合并方向上的维度大小一定要一致才行...np 中有点不同，如果直接将矩阵赋值给另一个矩阵，相当于没有拷贝，只是给矩阵换了个名字而已，因此如果有 a = b，b 改变的同时 a 也会改变。...(值得注意的是 np 的切片返回的是原矩阵的浅拷贝，见下图中的例子) 深拷贝用 np.copy() 实现，深拷贝并不会和原矩阵共享任何东西，原矩阵有任何变化都不会影响深拷贝得到的矩阵线性代数 np

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《机器学习》(入门1-2章)

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数组计算模块NumPy

NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库。...提供了高性能的数组对象提供了大量的函数和方法 NumPy使用机器学习中的操作变得简单 NumPy是通过C语言实现的 NumPy的安装 pip install numpy 数组的分类一维数组跟Python...列表的形状一样，区别在于数组的切片是针对原始数组二维数组以数组作为数组元素，二维数组包括行和列，类似于表格，又称为矩阵三维数组（多维数组）为数为三的数组元素，也称矩阵列表轴的概念：轴是NumPy... 重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同，元素发生变化，程序就会报错数组转置数组的行列转换通过数组的T属性和transpose方法实现数组的增加水平方向增加数据...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵。

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这是矩阵运算的时间复杂度增加的问题，随着矩阵的大小而增加。当我们考虑到即使是琐碎的机器学习方法可能需要对每一行、列甚至整个矩阵进行许多操作时，这个问题也会变得更加复杂，从而导致执行时间大大延长。...矩阵的每一行存储为一个列表，每个子列表包含列索引和值。 Coordinate List。一个元组的列表存储在每个元组中，其中包含行索引、列索引和值。...与压缩的稀疏行方法相同，除了列索引外，在行索引之前被压缩和读取。被压缩的稀疏行，也称为CSR，通常被用来表示机器学习中的稀疏矩阵，因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。...此外，使用NumPy数据结构的机器学习库也可以在SciPy稀疏数组上透明地进行操作，例如用于一般机器学习的scikit-learn和用于深度学习的Keras。...不过，我们可以很容易地计算出矩阵的密度，然后从一个矩阵中减去它。NumPy数组中的非零元素可以由count_nonzero()函数给出，数组中元素的总数可以由数组的大小属性给出。

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随着数据集的规模和复杂性的增长，特征或维度的数量往往变得难以处理，导致计算需求增加，潜在的过拟合和模型可解释性降低。降维技术提供了一种补救方法，它捕获数据中的基本信息，同时丢弃冗余或信息较少的特征。...缺点对异常值的敏感性:LDA对异常值非常敏感，异常值的存在会影响方法的性能。正态性假设:LDA假设每个类中的特征是正态分布的，如果违反了这个假设，它可能无法很好地执行。...r是矩阵M的秩。 Σ的对角线元素为原矩阵M的奇异值，按降序排列。U的列是m的左奇异向量，这些向量构成了m的列空间的正交基，V的列是m的右奇异向量，这些向量构成了m的行空间的正交基。...数值稳定性：奇异值分解在数值上是稳定的，适合于求解病态系统中的线性方程。正交性：SVD分解中的矩阵U和V是正交的，保留了原矩阵的行与列之间的关系。...PCA和SVD关注的是总体方差。数据特征:数据的特征，如线性、类别分布和异常值的存在，会影响选择。特定于应用程序的需求:考虑应用程序的特定需求，例如可解释性、计算效率或对丢失数据的处理。

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