考虑以下向量:
import numpy as np
u = np.random.randn(5)
print(u)
[-0.30153275 -1.48236907 -1.09808763 -0.10543421 -1.49627068]
当我们打印它的形状时:
print(u.shape)
(5,)
我被告知这既不是列向量也不是行向量。那么在numpy(m,)
中这个形状是什么呢?
# one-dimensional array (rank 1 array)
# array([ 0.202421 , 1.04496629, -0.28473552, 0.22865349, 0.49918827])
a = np.random.randn(5,) # or b = np.random.randn(5)
# column vector (5 x 1)
# array([[-0.52259951],
# [-0.2200037 ],
# [-1.07033914],
# [ 0.9890279 ],
# [ 0.38434068]])
c = np.random.randn(5,1)
# row vector (1 x 5)
# array([[ 0.42688689, -0.80472245, -0.86294221, 0.28738552, -0.86776229]])
d = np.random.randn(1,5)
例如(参见文档):
numpy.dot(a, b)
- 如果a和b都是一维数组,则它们是向量的内积(没有复共轭)。
- 如果a和b都是二维数组,则为矩阵乘法