对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法
有点抱歉的是我的数学功底确实是不好，经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来。原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈。线性代数直接没有学明白，同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数。时至今日，我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿。不过，好在我还有机会，为了不敷衍而去学习一下。
矩阵的转置有什么作用，我真是不知道了，今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识。
今天的代码操作如下：
In[15]:arr1=np.arange(20) In[16]:arr1 Out[16]: array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16, 17,18,19]) In[17]:arr2=arr1.reshape((4,5)) In[18]:arr2 Out[18]: array([[0,1,2,3,4], [5,6,7,8,9], [10,11,12,13,14], [15,16,17,18,19]]) In[19]:arr3=arr2.T In[20]:arr3 Out[20]: array([[0,5,10,15], [1,6,11,16], [2,7,12,17], [3,8,13,18], [4,9,14,19]]) In[21]:np.dot(arr3,arr2) Out[21]: array([[350,380,410,440,470], [380,414,448,482,516], [410,448,486,524,562], [440,482,524,566,608], [470,516,562,608,654]])
Reshape的方法是用来改变数组的维度，而T的属性则是实现矩阵的转置。从计算的结果看，矩阵的转置实际上是实现了矩阵的对轴转换。而矩阵转置常用的地方适用于计算矩阵的内积。而关于这个算数运算的意义，我也已经不明确了，这也算是今天补课的内容吧！
关于前面的两个补课，看了一堆资料确实是不好理解。但是总是记忆公式终归不是我想要的结果，以后还需要不断地尝试理解。不过，关于内积倒是查到了一个几何解释，而且不知道其对不对。解释为：高维空间的向量到低维子空间的投影，但是思索了好久依然是没有弄明白。看来，线性代数还是得闷头好好理解一下咯。
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