y=y[:,np.newaxis]
时间: 2024-05-31 15:12:57 浏览: 6
这行代码的作用是将数组 y 转换为一个列向量,即在原有的二维数组 y 的基础上增加一个维度,该维度的长度为 1。这是通过使用 NumPy 库中的 np.newaxis 属性实现的。这个操作通常用于在进行矩阵运算时保证维度的一致性。例如,如果 x 的维度是 (m,n),y 的维度是 (m,),则将 y 转换为 (m,1) 的列向量后,就可以直接将 x 和 y 进行矩阵相乘,而不需要进行额外的转换。
相关问题
sum(p==y[:,np.newaxis]
这段代码中,p和y都是一维的numpy数组,p表示模型预测的结果,y表示真实的标签。代码中使用了numpy的广播功能,将p和y分别扩展为二维数组,使它们能够进行比较。np.newaxis表示在对应维度上插入一个新的维度,例如p的形状为(100,),插入一个新维度后就变成了(100,1)。最后使用==运算符比较p和y的每个元素是否相等,并返回一个布尔类型的二维数组,表示每个位置上的预测结果是否正确。最后使用np.sum函数将所有预测正确的位置加起来,得到正确预测的数量。
在正则化对数几率回归代价函数的代码中为什么要加上y=[:,np.newaxis],y=[:,np.newaxis]表示什么意思
在正则化对数几率回归代价函数中,通常需要对输入的标签数据进行处理,将其转化为二维数组的形式。其中,y=[:,np.newaxis]的作用是将一维的标签数据y转化为二维的数组形式,以便后续计算。
具体来说,y=[:,np.newaxis]的作用是将一维数组y的每个元素都变成一个单独的行向量,即将原来的形式 [y1, y2, ..., yn] 转化为:
```
[[y1],
[y2],
...
[yn]]
```
这样处理后,y就变成了一个形状为 (n, 1) 的二维数组,其中 n 是标签数据的总数。
在正则化对数几率回归代价函数中,y的形状需要与预测值 h 的形状相同,因此需要将 y 转化为二维数组形式。
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