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Python 中矩陣或者陣列相減的法則

最近在做程式設計練習,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式:

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)

這裡a的維度是(3,),因為是由列表轉化成的陣列(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:


b - a0 的結果:


產生這種結果的原因是因為由於維度不同,在計算的時候將b變為了與a0同樣的3行的陣列,變化後b的維度變為了(3,3),等同於如下的計算:

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: