1.标量：标量由只有⼀个元素的张量表服务器托管网⽰。
x = np.array(3.0)
y = np.array(2.0)
x + y, x * y, x / y, x ** y
(array(5.), array(6.), array(1.5), array(9.))
2.向量：向量可以被视为标量值组成的列表，列向量是向量的默认⽅向。
x = np.arange(4)
array([0., 1., 2., 3.])
在数学中，向量x可以写为：
其中x1, . . . , xn是向量的元素。在代码中，我们通过张量的索引来访问任⼀元素。
x[3]
array(3.)
3. 矩阵：矩阵将向量从⼀阶推⼴到⼆阶。
A = np.arange(20).reshape(5, 4)
array([[ 0., 1., 2., 3.],
服务器托管网[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.],
[12., 13., 14., 15.],
[16., 17., 18., 19.]])
对于任意A ∈ R mn，A的形状是（m,n）或m n。
当我们交换矩阵的⾏和列时，结果称为矩阵的转置（transpose）。
A.T
array([[ 0., 4., 8., 12., 16.],
[ 1., 5., 9., 13., 17.],
[ 2., 6., 10., 14., 18.],
[ 3., 7., 11., 15., 19.]])
4.张量：有几个中括号就是几维张量。
X = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
array([[[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]],
[[12., 13., 14., 15.],
[16., 17., 18., 19.],
[20., 21., 22., 23.]]])
5.范数：在线性代数中，向量范数是将向量映射到标量的函数f。
范数的的公式：
L1范数，它表⽰为向量元素的绝对值之和（此时P等于1）：
L2范数，它表示为向量元素的平⽅和的平⽅根（此时P等于2）：
类似于向量的L2范数，矩阵X ∈ R mn的Frobenius范数（Frobenius norm）是矩阵元素平⽅和的平⽅根：
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写在开头 在Java的世界里万物皆对象。但我认为是万物皆数据，世界由各种各样数据构建起来，我们通过程序去实现数据的增删改查、转入转出、加减乘除等等，不同语言的实现方式殊途同归。由此可见，数据对于程序语言的重要性。 这段话是在写数据类型那篇博客时说的，当时是为了…
