word2vec怎么生成詞向量python？：將一個熱向量轉換為低維詞向量的層（雖然我們不稱它為層，但在我看來它是一個層），因為word2vec的輸入是一個熱向量。一個hot可以看作是1*n的矩陣（n

word2vec怎么生成詞向量python？

：將一個熱向量轉換為低維詞向量的層（雖然我們不稱它為層，但在我看來它是一個層），因為word2vec的輸入是一個熱向量。

一個hot可以看作是1*n的矩陣（n是總字數(shù)）。將這個系數(shù)矩陣（n*m，m是word2vec的字向量維數(shù)）相乘，我們可以得到一個1*m的向量，它是對應于這個字的字向量。

因此對于n*m矩陣，每行對應于每個單詞的單詞向量。

下一步是進入神經網絡，然后通過訓練不斷更新矩陣。

如何將一個矩陣轉換成列向量？

我們應該使用重塑功能。讓矩陣a是42*48階的矩陣，B是2016*1階的矩陣：輸入B=重塑（a，2016，1）。首先使用矩陣轉置器將矩陣A轉換為其轉置矩陣，然后嘗試對A使用整形函數(shù)。當然，如果您主要描述函數(shù)的過程，最好使用轉置函數(shù)而不是矩陣轉置器

Python將數(shù)組轉換為矩陣，方法如下：數(shù)組變換矩陣：a=mat（s）

python怎么將數(shù)組轉換為矩陣？

接下來，以三行四列的零向量矩陣為例，將矩陣第三行四列的元素設為1。。。代碼如下：

import numpy as NP

a=np.零（（3,4））

a[2][3]=1