このようなpythonコードでは、より大きい記号の意味は何ですか？

Question

私はC++で制限付きboltzmannマシンを実装しようとしています。 https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines/blob/master/rbm.py

これはライン37である：私はガイドとして、このPythonコードを使用してい

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

pos_hidden_​​statesとpos_hidden_​​probsがC++タイプvector<vector<double>>の、両方の2D行列であり、num_examplesとnum_hiddenは共に整数です。

ここをクリックして、大なり記号の意味を教えてください。

Answer 1

おそらくnumpyをC++に翻訳するのは簡単ではないでしょう。ロットの抽象化はnumpyです。 pos_hidden_probsは、ある種のある場合

>>> 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) 
>>> 

：np.random.rand(...)はpos_hidden_probsがスカラーまたはnp.ndarrayのどちらかであるならば、それは（つまり、要素ごと）ベクトル化方法を動作しますnp.ndarrayを返すためとにかく、それは、ベクトル化比較として演技します

>>> 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 2

演算子がオーバーロードされているため、>演算子は実質的に何でも行うことができます。つまり、オブジェクトの特殊メソッド__gt__を呼び出すだけです。しかし、他の情報がなければ、私はそれが単に "より大きい"と評価してboolの値を返すと期待します。

Answer 3

>オペレータがnumpyの中で、要素ごとに動作し、例えば：np.ndarrayは、動作は、broadcastingでnumpyのの機能に影響を与えた可能性があります

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

はあなたにnp.array([[False,False],[True,True]])

を与えるnumpyのはまた別の次元の配列の間の比較に意味を与える、broadcastingを行います。

Answer 4

> 2D numpyのアレイ内の各項目に対して隠さPROB（この場合フロート）を比較し、ブール値の2Dアレイを返して：//docs.scipy：

>>> 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) 
>>>