在这段python代码中，大于符号意味着什么？ 我试图在C++中实现一个受限的Boltzmann机。我将此Python代码用作指南：

这是第37行：

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

PosiHydNyStand和PasyHydDyPro都是2D矩阵，C++中的类型为代码>向量< /代码>，NUMYSUBLASH和NUMLHOLD都是整数。p>

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有人能解释一下大于符号在这里的含义吗？

由于操作符重载，

操作符几乎可以做任何事情——它只需调用对象上的特殊方法。但是，如果没有其他信息，我希望它能简单地评估“大于”，并返回<代码>布尔O/St>值。

< P>可能不容易将代码> NoMPy<代码>转换成C++，在代码< NoMPy中的大量抽象。无论如何，它作为一个向量化比较，因为

np.random.rand（…）

返回一个

np.ndarray

，如果

pos\u hidden\u probs

是一个标量或

np.ndarray

，它将以向量化（即元素化）的方式运行：

如果

pos\u hidden\u probs

是某种

np.ndarray

，则行为可能受到numpy的一个特性的影响：

>>> 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)
>>>

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操作符在NumPy中按元素工作，例如

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

为您提供

np.array（[[False，False]，[True，True]]）

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NumPy也有，这赋予了不同维度数组之间比较的意义。

将隐藏的prob（本例中为浮点）与2d NumPy数组中的每个项进行比较，并返回一个2d布尔值数组：

>>> 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)
>>> 

参考这里&

>>> 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)
>>>