Python 从使用numpy数组的方法创建numpy数组

我有一个2D numpy数组作为基本sigmoid分类器的输入。 我希望分类器返回一个带有概率的数组

import numpy as np


def sigmoid(x):
    sigm = 1 / (1 + np.exp(-x))
    return sigm


def p(D, w, b):
    prob=sigmoid(np.dot(D[:][7],w)+b)
    return prob

如何更改p（），使其返回一个1D numpy数组，概率按输入数据的顺序列出

---

Atm“prob”是一个长度为14的数组，但是输入数组“D”的大小超过400，因此逻辑中的某个地方存在错误。

编辑：问题是数组的切片不正确。必须使用

D[：，7]

而不是

D[：][7]

来提取列

---

也许是这样的：

import numpy as np


def sigmoid(x):
    sigm = 1 / (1 + np.exp(-x))
    return sigm


def p(D, w, b):
    prob=sigmoid(np.dot(D[:][7],w)+b)
    return np.ravel(prob)

---

prob已经是一个数组。np.ravel（）不会改变任何东西。我将澄清这个问题。

[：]

是多余的。

D

、

w

和

b

的维度是什么？b是函数的偏差（int）；w可以是numpy数组或int；D是一个矩阵（2D数组），但是目前只有第7列中的数据对函数很重要。我理解这一点，但是

D

400x14的尺寸就是一个例子吗？在这种情况下，将乘以一个长度为14的向量。要获得该列，您必须执行

d[：，7]

。您确实是正确的，这就解决了问题。非常感谢。如果你把它作为一个答案写下来，我会把它标记为正确的，这样它可能会帮助别人。