python这段代码中的大于号是什么意思？

Question

我正在尝试用 C++ 实现受限玻尔兹曼机。我使用此 Python 代码作为指南： https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines/blob/master/rbm.py

这是第 37 行：

pos_hidden_states = pos_hidden_probs > np.random.rand(num_examples, self.num_hidden + 1)

pos_hidden_states和pos_hidden_probs都是二维矩阵，在C++中属于vector<vector<double>>类型，num_examples和num_hidden都是整数。

谁能解释一下这里的大于号是什么意思？

Answer 1

由于运算符重载，> 运算符几乎可以做任何事情——它只是调用对象的 __gt__ 特殊方法。但是如果没有任何其他信息，我希望它能简单地评估 "greater than" 和 return 一个 bool 值。

Answer 2

可能不容易将 numpy 翻译成 C++，numpy 中有很多抽象。无论如何，它充当矢量化比较，因为 np.random.rand(...) returns 和 np.ndarray，如果 pos_hidden_probs 是标量或 np.ndarray 它将表现在矢量化（即逐元素）方式：

>>> rand_array = np.random.rand(2, 2)
>>> rand_array
array([[ 0.1807726 ,  0.67617382],
       [ 0.84396805,  0.04450794]])
>>> 0.5 > rand_array
array([[ True, False],
       [False,  True]], dtype=bool)
>>>

如果 pos_hidden_probs 是某种 np.ndarray，行为可能会受到 broadcasting 的影响，这是 numpy 的一个特性：

>>> np.array([0.5, 0.5]) > rand_array
array([[ True, False],
       [False,  True]], dtype=bool)
>>> np.array([0.5, .9]) > rand_array
array([[ True,  True],
       [False,  True]], dtype=bool)
>>>

Answer 3

> 运算符在 NumPy 中按元素工作，例如

np.array([[1,2],[3,4]]) > np.array([[2,2],[2,2]])

给你np.array([[False,False],[True,True]])

NumPy 也做 broadcasting，这为不同维度的数组之间的比较赋予了意义。

Answer 4

> 将隐藏的概率（在本例中为浮点数）与二维 numpy 数组中的每个项目进行比较，并返回布尔值的二维数组：

>>> import numpy as np
>>> np.random.randn(3,2)array([[-0.74615339, -1.22667606],
       [ 0.22729787,  0.72070398],
       [-1.06876014,  0.06367189]])
>>> 5.  >  np.random.randn(3,2)
array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True]], dtype=bool)
>>>

python这段代码中的大于号是什么意思？

What does the greater-than symbol mean in this piece of python code?

c++

python

syntax

numpy

notation