In [1]:

    

import numpy as np


    

In [10]:

    

a = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]], dtype='float32')
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a@b


    

    
Out[10]:





array([[ 12.,  18.],
       [ 13.,  20.],
       [  4.,   6.]])

In [9]:

    

(b[1].T)@b


    

    
Out[9]:





array([15, 22])

In [18]:

    

a[1] @ a.T


    

    
Out[18]:





array([ 21.,  25.,   7.], dtype=float32)

In [17]:

    

a[1].shape


    

    
Out[17]:





(2,)

In [19]:

    

np.diag(a[0])


    

    
Out[19]:





array([[ 3.,  0.],
       [ 0.,  3.]], dtype=float32)

In [23]:

    

tran_data = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]], dtype='float32')
tran_label = np.array([1, 1, -1], dtype='float32')


    

In [24]:

    

tran_label >= 0


    

    
Out[24]:





array([ True,  True, False], dtype=bool)

In [26]:

    

tran_data[tran_label >= 0]


    

    
Out[26]:





array([[ 3.,  3.],
       [ 4.,  3.]], dtype=float32)

In [ ]: