numpy

1）向量与数组的区别：

import numpy as np

a = np.arange(1, 9)
a
# array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

b = a.reshape(-1, 1)
b
# array([[1],
         [2],
         [3],
         [4],
         [5],
         [6],
         [7],
         [8]])

1. a 既可以称为一维数组，又可以称为行向量；
2. b 是列向量；

 

2）不同长度的数组相加

• 一维数组(m, )  +  向量(n, 1)：矩阵(n, m)

1. 矩阵的行数 == 向量的元素总数；
2. 矩阵的列数 == 一维数组的元素总数；

 

3）矩阵相乘

• 矩阵 . dot(一维数组)：一维数组（m, ）

1. 条件：矩阵列数数 == 一维数组元素数；

• 矩阵 . dot(向量)：向量（m, 1）；

1. 条件：矩阵的列数 == 向量元素总数；

 

4）删除矩阵（或数组）中的一行 / 一列

1. np.delete(X, 10, axis=0)：删除 X 矩阵的第 10 行；
2. np.delete(X, 10, axis=1)：删除 X 矩阵的第 10 列；
3. np.delete(y, 10)：删除 y 数组的第 10 个元素；