zeros_array = np.zeros((1,3)) print(zeros_array)

这段代码使用 NumPy 库创建了一个形状为 (1,3) 的全零数组，并将其赋值给变量 `zeros_array`。然后使用 `print` 函数打印了该数组。以下是代码的输出结果：

[[0. 0. 0.]]

可以看到，`zeros_array` 变量中存储了一个由 1 行 3 列的全零数组。

相关问题

zeros_like dtype=np.bool

`np.bool` 表示布尔类型，`zeros_like` 函数会返回一个和输入数组 `shape` 相同且元素全部为 False 的数组，数据类型为 `np.bool`。下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.zeros_like(a, dtype=np.bool)
print(b)

输出：

[[False False]
 [False False]]

这里 `b` 和 `a` 的形状相同，元素全部为 False。由于指定了 dtype 为 `np.bool`，所以 `b` 数组的数据类型为布尔类型。

修改代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

修改后的代码如下：

import numpy as np

def dense(a_in, W, b, g):
    units = W.shape[1]
    a_out = np.zeros(units)
    for j in range(units):
        w = W[:, j]
        z = np.dot(w, a_in) + b[j]
        a_out[j] = g(z)
    return a_out

def sequential(x):
    W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b1 = np.array([-1, -1])
    W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]])
    b2 = np.array([1, 1])
    W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]])
    b3 = np.array([2, 2])
    a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh)
    a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh)
    a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh)
    f_x = a3
    return f_x

a_in = np.array([-2, 4])
print(sequential(a_in))

主要的修改：

1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度，使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。

2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。

这样，您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。