可是为什么可以写成 reshape(refs',[M*ny,1]);这样呀

非常抱歉之前的回答仍有误导性。如果 M 是一个矩阵，ny 是一个常数，而 refs 是一个 $M \times ny$ 的矩阵，则 `reshape(refs',[M*ny,1])` 的含义是将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量，然后再将其转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

这个操作可以分为两步来实现。首先，使用 `reshape` 函数将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量：

v_row = np.reshape(refs, (1, M * ny), order='C')

其中 `order='C'` 表示按行优先的方式进行展开。这样得到的 v_row 就是一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量。

然后，使用 `T` 属性将 v_row 转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量：

v_col = v_row.T

这样得到的 v_col 就是一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

综上所述，`reshape(refs',[M*ny,1])` 的含义是将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量，然后转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

希望这次回答能够解决您的疑惑。

相关问题

那为什么可以写成 reshape(refs',[M*ny,1]);这样呀

非常抱歉，我再次犯了错误。我之前的回答中有误导性，导致我理解有偏差。实际上，如果 M 和 ny 分别是一个矩阵和一个常数，则不能直接将它们相乘。

在您提供的代码 `reshape(refs',[M*ny,1])` 中，`refs'` 可能是一个 $M \times ny$ 的矩阵，而 `M*ny` 是一个常数，这里的乘法是指 `M` 矩阵的元素逐个乘以 `ny` 常数。这样得到的结果是一个 $M \times ny$ 的矩阵，然后通过 `reshape` 函数将其转换为一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

因此，我之前的回答是错误的。非常抱歉给您带来困惑。

M是一个矩阵，ny是一个常数，refs是一个矩阵为什么可以写成 reshape(refs',[M*ny,1]);这样呀

非常抱歉之前的回答仍有误导性。如果 M 是一个矩阵，ny 是一个常数，而 refs 是一个 $M \times k$ 的矩阵，其中 k 可以是任意整数，则可以将 refs 按列展开成一个 $M \cdot k \times 1$ 的列向量，方法是将 refs 的每一列沿着行方向组合起来，即将第一列的元素排在第一行以下，第二列的元素排在第一列以下，以此类推，最后一列的元素排在最后一行以下。这个操作可以使用 NumPy 中的 `reshape` 函数实现，具体做法是：

v = np.reshape(refs, (M * k, 1), order='F')

其中 `order='F'` 表示按列优先的方式进行展开。这样，v 就是一个 $M \cdot k \times 1$ 的列向量。

回到您的问题，如果 M 是一个矩阵，ny 是一个常数，而 refs 是一个 $M \times ny$ 的矩阵，则可以按照上述方法展开成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量：

v = np.reshape(refs, (M * ny, 1), order='F')

这样得到的 v 就是一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量，可以用于后续的计算。

希望这次回答能够解决您的疑惑。