如何在 NumPy 中迭代矩阵？ [关闭]答案

【问题标题】：How to iterate over matrix in NumPy? [closed]如何在 NumPy 中迭代矩阵？ [关闭]
【发布时间】：2016-06-16 10:56:34
【问题描述】：

我用谷歌搜索了很多，但没有找到任何东西。我有一个简单的问题，如何在 Python 中迭代矩阵？我说的是numpy.matrix，而不是numpy.array。

编辑：我要运行函数：

def activation(X):
    print ('X: ', X)
    ret = np.zeros(len(X))
    i = 0
    for x in X:
        i = i + 1
        ret[i] = (1 / (1 + math.exp(-x))) 

    return ret

【问题讨论】：

您对文档的哪些部分有疑问？
运行的意思。您期望的输出是什么？一个矩阵？
我想用这个函数： def activation(X): print ('X: ', X) ret = np.zeros(len(X)) i = 0 for x in X: print ('x:', x) i = i + 1 ret[i] = (1 / (1 + math.exp(-x))) return ret

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

您可以简单地执行以下操作：

mat = np.matrix([[1,2],[3,4]])
ret = 1 / (1 + np.exp(-mat))

你的整个功能将是：

def activation(X):
    print("X: ", X)
    return 1 / (1 + np.exp(-X))

注意：这也会返回一个与X 形状相同的np.matrix

如果您使用的是 Scipy，那么来自 scipy.special 的 expit 正是这样做的。

【讨论】：