numpy笔记

基本类型: np.array
一维: np.array([1,2])
二维: np.array([[1,2], [3,4]])
三维: np.array([[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]])
四维: np.array([[[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]], [[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]]])
把维度的增加理解为向高一级的抽象(四维数组就是多个三维数组的组合).
注：numpy中的axis指维度（dimension），axis/dimension = 1 指第一个维度，即“最上层”的维度。

broadcasting
eg: 2*[1,2,3] = [2, 4, 6]
一种节省内存的方法, 让系统自动推断矩阵的shape(不用定义两个完全一样的shape, 相同的元素可以由向量省略为一个数)
详细文档: https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html

行向量->列向量:
普通矩阵的转置直接.T即可, 但.T不适用行向量&列向量, 因此需要其他方法: reshape(-1, 1),只指定列宽为1, -1表示让系统自动推断大小.