numpy.zero（n）和numpy.zero（n，1）之间的差异[重复]
两者的区别是什么
numpy.zeros（n）
和
numpy.zero（n，1）？
第一个语句的输出是
[0 0…n次]
而第二个是
([0] [0]
.... n行）
共有1个答案
第一个参数指示数组的形状。标量参数意味着“平面”数组（向量），而元组参数则被解释为张量的维数。因此，如果参数是元组（m，n），numpy.zero将返回一个包含m行和n列的矩阵。在您的例子中，它返回一个矩阵，其中包含n行和1列。
虽然这两种情况在某种意义上是等价的，但是需要向量作为输入的线性代数例程可能会期望类似于第一种形式的东西。
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我注意到以下代码在netbeans中是完全合法的： 然而eclipse对此并不满意，我必须这样初始化它： 有趣的是netbean建议不要在初始化部分指定类型参数，而是使用菱形运算符？？我想知道这两种方法之间的区别。以及应该使用哪一种，这样代码就可以在不同的IDE中使用而不会有任何变化。
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问题内容： 转到“切片”问题，请检查以下内容，并在我遗漏某些东西时发表评论。 输出： 以上是合理的。 输出： 这是否也应该使数组摆脱s = s [：2]的恐慌？ 问题答案： Go中的Subslicing可让您在切片末尾进行切片，只要它仍在底层阵列的容量范围内即可。您不能 在 该切片的开始 之前 进行切片，但是只要不超过最后分配的索引，就可以在该切片之后进行切片。 例如，然后工作，但随后会出现恐慌，
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