a=np.array([[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5]]) b=np.array([1,1,1]) c=a-b

对于给定的 numpy 数组 a、b 和 c，代码的作用是从数组 a 中减去数组 b 的每个元素，然后将结果存储在数组 c 中。

具体来说，a 是一个 3x3 的数组，其中每个元素都是 3、4 或 5。b 是一个长度为 3 的数组，其中每个元素都是 1。当我们对 a 和 b 进行减法运算时，b 的每个元素都从 a 的相应元素中减去，得到的结果存储在 c 数组中。因此，c 数组的值为：

array([[2, 2, 2],
       [3, 3, 3],
       [4, 4, 4]])

注意，这里的减法是逐元素减法，而不是矩阵减法。如果要进行矩阵减法，需要使用 np.subtract 函数。

相关问题

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] 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,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是事先确定好的，依次为W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4。这个神经网络的输入维度为2，输出维度为1。通过执行这段代码，可以得到神经网络对输入a_in的预测输出。

x = np.arange(1,6) y1 = np.array([5,4,7,2,9]) y2 = np.array([3,5,2,4,10]) y3 = np.array([3,4,6,2,5])在绘制堆叠柱状图时如何从y1、y2、y3中取数

在Python中，你可以使用Matplotlib库中的`plt.bar()`函数创建堆叠柱状图。给定`x`作为共享的x轴数据，你需要将每个`y`数组作为单独的一组数据传递进去。对于`y1`, `y2`, 和 `y3`，你可以这样操作：

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1, 6)
y1 = np.array([5, 4, 7, 2, 9])
y2 = np.array([3, 5, 2, 4, 10])
y3 = np.array([3, 4, 6, 2, 5])

# 创建堆叠柱状图
plt.bar(x, y1, label='Series 1')  # 第一组数据
plt.bar(x, y2, bottom=y1, label='Series 2')  # 第二组数据，bottom参数用于设置前一层的高度
plt.bar(x, y3, bottom=np.add(y1, y2), label='Series 3')  # 第三组数据，bottom参数等于前两层高度之和

plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.legend()
plt.show()

这将会画出三个系列堆积在一起的柱状图。