总结
python 中 for 循环中非零数值意外变为零的问题
在计算正则化梯度时，用户发现从第二个位置开始，for 循环内的数值不正确地变为了零。
该问题出现在以下代码段中：
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for i in np.arange(1, len(theta)):
theta_term[i] = np.mean(np.multiply((sigmoid(x * theta.t) - y), x[:, i])) + (lam / len(y)) * theta[0, i]但是，从单独计算的结果中可以看出，这些数值实际上并不是零。
这个问题的原因在于，for 循环中的 theta[0, i] 不是一个标量，而是一个矩阵元素。在将矩阵元素与一个标量相乘时，结果是一个新矩阵，该矩阵的维度与原始矩阵相同。然而，代码中的计算期望结果是一个标量，这导致了误差。
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正确的代码如下：
for i in np.arange(1, len(theta)):
theta_term[i] = np.mean(np.multiply((sigmoid(X * theta.T) - y), X[:, i])) + (lam / len(y)) * theta[0, i].item()使用 item() 方法可以将矩阵元素转换为标量，从而解决此问题。
以上就是Python for循环中数值变零：矩阵元素与标量运算导致的错误？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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