摘要：
原代码 def sigmoid(x): result = 1 / (1 + np.exp(-x)) return result 问题：当-x值过大，会导致溢出错误 改进后代码 def improved_sigmoid(x): # 创建一个与输入x相同大小的空数组来存储结果 result = np.z 阅读全文
posted @ 2025-09-20 15:12
李大嘟嘟
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np.clip() 是 NumPy 中一个非常实用的函数，用于将数组中的值裁剪（或者说限制）在一个指定的区间内。 它的作用就像一把剪刀，把数组中所有超出规定范围的数值都剪掉，让它们回到这个范围的边缘。 np.clip() 的基本用法 np.clip() 的基本语法是： np.clip(a, a_mi 阅读全文
posted @ 2025-09-19 17:29
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keepdims 是 NumPy 中一个非常实用的参数，它在对数组进行聚合操作（如 sum, mean, max 等）时，用来控制输出数组的维度。 keepdims 的作用 当你对一个数组进行聚合操作时，结果通常会减少一个维度。 例如，对一个 (3, 4) 的二维数组按行求和： import num 阅读全文
posted @ 2025-09-19 15:54
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argmax 是 NumPy 和许多其他科学计算库（如 PyTorch、TensorFlow）中的一个非常常用的函数，它的作用是返回数组中最大值的索引。 简单来说，argmax 告诉你最大值在哪里，而不是最大值是多少。 argmax 的基本用法 np.argmax(a, axis=None, out 阅读全文
posted @ 2025-09-16 16:58
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.zip() 函数在 Python 中是一个非常实用的内置函数，它用于将多个可迭代对象（比如列表、元组等）中的元素打包成一个元组的迭代器。 简单来说，它的作用就是把不同序列中对应位置的元素配对，就像拉链一样把两排牙齿咬合在一起。 zip() 的基本用法 zip(iterable1, iterable 阅读全文
posted @ 2025-09-15 22:12
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在 Python 中，数组相乘有多种方式，取决于你想要实现的是元素级别的相乘还是矩阵乘法。这两种操作在数学和数据科学中有本质区别。 1. 元素级别相乘 (Element-wise Multiplication) 这是最常见的数组相乘方式，它将两个形状相同的数组的对应位置的元素相乘，然后生成一个新的数 阅读全文
posted @ 2025-09-15 22:10
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reshape() 是 NumPy 数组的一个方法，用于改变数组的形状，同时不改变其数据。 简单来说，它就像一个魔术师，能在不改变魔方块数量的情况下，将一个魔方重新排列成不同的形状。 reshape() 的基本用法 arr.reshape(new_shape) arr 是你要改变形状的 NumPy 阅读全文
posted @ 2025-09-15 21:45
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train-labels.idx1-ubyte 是 MNIST 数据集中的一个文件。它不是一个普通的文本文件，而是一个经过特定格式编码的二进制文件。 简单来说，这个文件里只包含一个东西：MNIST 训练集图像的标签。 文件内容 这个文件的内容是一个字节序列，其中每个字节都代表一个手写数字的标签。它包 阅读全文
posted @ 2025-09-15 21:29
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if __name__ == "__main__": 是 Python 中的一个标准代码块，用于检查一个脚本是否是直接运行的。 工作原理 当一个 Python 脚本被解释器执行时，它会自动定义一些特殊变量。其中一个就是 __name__。 如果脚本是直接运行的，Python 会将 __name__ 阅读全文
posted @ 2025-09-15 18:10
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enumerate() 是 Python 中一个非常实用的内置函数，它用于在遍历一个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）的同时，获取每个元素的索引和值。 为什么需要 enumerate()？ 在没有 enumerate() 之前，如果你想同时获取索引和值，通常需要手动维护一个计数器： fruits 阅读全文
posted @ 2025-09-15 18:03
李大嘟嘟
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