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摘要：機器學習中的矩陣公約水平方向為矩陣的行，豎直方向為矩陣的列，每一行為一個樣例記錄。因此輸入表示由個樣例記錄，每個樣例具有個維度屬性組成的矩陣。如果為一個神經網絡的輸入，那么權重矩陣的表示形式為的矩陣。
機器學習中的矩陣公約
水平方向為矩陣的行，豎直方向為矩陣的列，每一行為一個樣例（記錄）。 因此輸入[10, 5]表示：由10個樣例（記錄），每個樣例具有5個維度（屬性）組成的矩陣。如果[10,5]為一個神經網絡的輸入，那么權重矩陣的表示形式為[5, #hid]的矩陣。
考慮一下數組：
import numpy as np np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]) np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]).shape # 這是一個3*2的矩陣，即有3行2列 # 輸出矩陣的第3行，第1列元素 np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])[2, 0]廣播(broadcasting)
Numpy 在對不同形狀的數組進行數學運算時進行廣播。通俗的意思就是：較小的數組或標量將會被廣播（擴展）形成一個較大尺寸的數組，得到相匹配的形狀。
例如：
import numpy as np a = np.asarray([1.0, 2.0, 3.0]) b = 2.0 a * b # array([2., 4., 6.]) # 較小尺寸的b在a*b運算期間，被擴展為和a同樣尺寸的數組array([2., 2., 2.]) # 這樣極大地簡化了b的書寫，用標量2.0代替array([2.0, 2.0, 2.0])。
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