第二部分练习

如何对矩阵中的值全部变成0或者1筛选

比如说，矩阵为D1，矩阵中有一些元素比0.5大，有一些比0.5小，我们可以用0.5进行筛选，比0.5大的为1，比0.5小的算成是0

d1 = d1 < 0.5

求范数

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)  

详情：https://blog.csdn.net/hqh131360239/article/details/79061535

关于对矩阵分片的操作

test1 = np.array([[5, 10, 15],
            [20, 25, 30],
            [35, 40, 45]])
a = test1[1:3,1:2]
print(a)

矩阵分片在原有数列分片的基础上，我们有添加逗号操作“，”

输出结果是这样的

[[25]
 [40]]

可见，在逗号之前是对矩阵的行进行分片操作，逗号之后是对矩阵的列进行分片操作。

对函数求幂运算

np.power(x1,x2)

对x1求x2次幂

吴教主深度学习和神经网络课程总纲