关于numpy向量的说明

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import numpy as np
a=np.random.randn(5)
print(a)
print(a.shape)
print(np.dot(a,a.T))

此时a是一个一维数组，既不是行向量也不是列向量，a与a的转置乘积是一个数而不是一个向量组

将a直接设置成矩阵

import numpy as np
a=np.random.randn(5，1)
print(a)
print(a.shape)
print(np.dot(a,a.T))

或者
将a的形状修改为（5,1），此时a变成了5行1列的矩阵，此时a与a的转置乘积是一个矩阵

a=a.reshape(5,1)
print(a.shape)
print(np.dot(a,a.T))

吴恩达老师在他的Deep learning.ai课程里建议大家一定不要使用一维数组或者是shape为（n,），一定要设置为矩阵的形式
为了以防出现一维数组，可以使用

assert(a.shape==(5,1))

来判断a的形状是否是5行1列，若不是则会终止程序并报错如下图

若形状正确则不会影响后面的语句运行
注：np.random.rand()生成的样本在0~1之间
np.random.randn()生成的样本是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。