当我将两个大小为(n x n)*(n x 1)的numpy数组相乘时，我得到一个大小为(n x n)的矩阵。遵循正常的矩阵乘法规则，期望得到一个(n x 1)向量，但我根本找不到关于如何在Python

让我们假设我们有一个数据集，它大概是Therefore we have a variation of 20% of the dataset. My first idea was to use the

Python中是否有SciPy函数或NumPy函数或模块来计算给定特定窗口的1D数组的运行平均值?

是否有一种方便的方法来计算一个序列或一维numpy数组的百分位数?我正在寻找类似Excel的百分位数函数。我在NumPy的统计参考中找不到这个。我所能找到的是中位数(第50百分位)，但没有更具体的东西

为什么要做下面的代码示例:.．.都给出以下错误?ValueError:使用序列设置数组元素。

从Udacity的深度学习课程中，y_i的softmax仅仅是指数除以整个Y向量的指数之和:其中S(y_i)是y_i的软最大函数e是指数函数j是no。输入向量Y中的列。我试过以下几种方法:返回:但建议

我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说，我正在寻找这个归一化函数的等效版本:这个函数处理向量v的范数为0的情况。在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?

当使用Tensorflow与Python绑定时，如何将一个张量转换为numpy数组?

我有一个与这个问题非常相似的问题，但我仍然落后一步。我的Windows 7(抱歉)64位系统上只安装了一个版本的Python 3。我按照这个链接安装了NumPy -正如问题中所建议的那样。安装很顺利，

我从CSV文件中加载了一些机器学习数据。前两列是观察结果，其余列是特征。目前，我做以下事情:它会给出如下内容:我想把这个数据帧切成两个数据帧:一个包含列a和b，一个包含列c, d和e。不可能写出这样的