使用 Numpy [Python] [关闭] 的元素明智乘法答案

【问题标题】：Element wise multiplication using Numpy [Python] [closed]使用 Numpy [Python] [关闭] 的元素明智乘法
【发布时间】：2021-07-29 07:21:16
【问题描述】：

我正在尝试使用普通 * 获得元素乘法，并且我尝试了 np.multiply()，两者都给出了奇怪的答案。

现在 (1-y) 是 (100,) 而 np.log(1-sigmoid(np.dot(X,theta)))) 是 (100,1)，所以当我将它们按元素相乘时, 它应该给出 (100,1);但它给了我 (100,100) 矩阵（所有都是高亮的蓝色）

如果有帮助，这是我的原始功能。

谁能帮我在这里找到错误的来源？

【问题讨论】：

请提供预期的minimal, reproducible example (MRE)。我们应该能够复制和粘贴您的代码的连续块，执行该文件，并重现您的问题以及跟踪问题点的输出。这让我们可以根据您的测试数据和所需的输出来测试我们的建议。显示中间结果与您的预期不同的地方。不接受站外链接和文字图片；我们需要您的问题是独立的，以符合本网站的目的。
根据broadcasting 的规则，a (100,) 扩展为 (1,100)。带有 (100,1) 的那个会产生 (100,100)。如果您不学习这些基础知识，您将永远对 numpy 感到沮丧。
请避免posting images of text。最好是转录它们。

【解决方案1】：

我不是 100% 确定为什么 python 会这样做，但解决它的方法是先应用 np.reshape((1-y),(100,1))，然后再应用 np.multiply()。一般来说，重塑数组并赋予它们第二维总是更好。

编辑：This 解释了 numpy 在使用维度数组 (n,) 和 (n,1) 时如何进行广播。

【讨论】：