| 函数 | 描述 |
|---|---|
| dot | 两个数组的点积，即元素对应相乘。 |
| vdot | 两个向量的点积 |
| inner | 两个数组的内积 |
2. x[m,n]是通过numpy库引用数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法，
m代表第m维，n代表m维中取第几段特征数据。
x[:,n]表示在全部数组（维）中取第n个数据
x[n,:]表示在n个数组（维）中取全部数据，
print(x)
>>>
tensor([[ 1.6984, -0.1170, 2.7751],
[ 0.8709, -1.4397, 1.0887],
[ 0.8873, -0.7623, 1.5462],
[ 1.4214, -0.1243, 1.0805]])
print(x[0, :])
>>>
tensor([ 1.6984, -0.1170, 2.7751])
x[:,m:n]，即取所有数据集的第m到n-1列数据
3. numpy.random.rand(d0,d1,……dn)
- rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据
- dn表格每个维度
- 返回指定维度的array
numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) (random normal distribution)
- randn函数返回标准正态分布的数据。
- 返回指定维度的array
- 当没有参数时，返回单个数据
标准正态分布：均值为0，方差为1
