python numpy 向量 import numpy as npa=[1，2，3]b=[4，5，6]r=np.vstack((a，b)).Tprint(r)[[1，4][2，5][3，6]]
如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵？
numpy求特征向量的结果是列向量还是行向量 (0.7，-0.7)T v2=(0.7，0.7)T你看数组是怎么摆放的嘛[[a]，[b]]说明[a]是一列，[b]是一列
python 线性代数：[14]计算向量夹角
如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵？ 现在用了两个循环，每个数都这么写，现在太慢了，如何能直接产生向量或者矩阵呢def mc_return(npaths，nda…
numpy中怎么用一个数乘一个向量 numpy中直接用*即可表示数与向量的乘法，参考python 2.7的一个例子：inport numpy as npa=np.array([1，2，3，4])#向量b=5#数print a*b[5，10，15，20]
如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵 高斯分布是从负无穷到正无穷的.能限制住就不是高斯分布了.或者你做个近似的，函数生成的数值如果不在[0，1]，就重新随机一次
如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵 import numpy as npx=np.random.randn(4，5)#生成一个4*5的服从正态分布(0，1)的数组print(x)结果：1234array([[1.49880806，0.49802583，-0.73570234，0.6838595，-1.07146133]，[-0.80834618，0.28833047，0.6492072，-1.23454671，-0.42839883]，[0.75936243，-0.67680322，1.06767814，-0.11232622，-0.62300974]，[-1.66010364，-0.60023795，0.35930247，-0.5079359，0.21811627]])
python计算每两个向量之间的距离并保持到矩阵中 在很多算法中都会涉及到求向量欧式距离，例如机器学习中的KNN算法，就需要对由训练集A和测试集B中的向量组成的所有有序对(Ai，Bi)，求出Ai和Bi的欧式距离。这样的话就会带来一个二重的嵌套循环，在向量集很大时效率不高。这里介绍如何将这一过程用矩阵运算实现。假设有两个三维向量集，用矩阵表示：A=[a11a12a21a22a31a32]B=？？？？b11b12b13b21b22b23b31b32b33？？？？要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。先求出ABT：ABT=？？？？？？？∑k=13ak1bk1∑k=13ak2bk1∑k=13ak1bk2∑k=13ak2bk2∑k=13ak1bk3∑k=13ak2bk3？？？？？？？然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方，并扩展为2*3矩阵：Asq=？？？？？？？∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2？？？？？？？Bsq=？？？？？？？∑k=13(bk1)2∑k=13(bk1)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk3)2∑k=13(bk3)2？？？？？？？然后：Asq+Bsq？2ABT=？？？？？？？∑k=13(ak1？bk1)2∑k=13(ak2？bk1)2∑k=13(ak1？bk2)2∑k=13(ak2？bk2)2∑k=13(ak1？bk3)2∑k=13(ak2？bk3)2？？？？？？？将上面这个矩阵一开平方，就得到了A，B向量集两两间的欧式距离了。下面是。
