05-向量化logistic回归的梯度输出、广播机制、向量说明学习笔记

注意点：如何向量化的计算m个训练数据的梯度；

重点：如何同时计算m个数据的梯度。

2.16关于Python_numpy向量的说明

# coding=utf-8
import numpy as np;
a = np.random.randn(5) # Python-numpy中构造向量,非行非列的向量
print ("a是numpy中非行非列的向量：")
print (a)  #向量a
print ("a的转置：")
print (a.T)  #向量a的转置

b = np.random.randn(5,1)
print ("b矩阵：")
print (b)  #列向量b
print ("b矩阵的转置：")
print (b.T)  #列向量b的转置b.T

print (np.dot(a,a.T))   得到的是一个乘积，一个值