最近在學習theano，然後在logisticregression中看到這麼行**：
def negative_log_likelihood(self, y):
return -t.mean(t.log(self.p_y_given_x)[t.arange(y.shape[0]), y])
這是什麼操作幹嘛用的？然後我在網上找啊，找啊，找到這麼個解釋：
# note on syntax: t.arange(y.shape[0]) is a vector of integers [0,1,2,...,len(y)].
# indexing a matrix m by the two vectors [0,1,...,k], [a,b,...,k] returns the
# elements m[0,a], m[1,b], ..., m[k,k] as a vector. here, we use this
# syntax to retrieve the log-probability of the correct labels, y.
下面舉個栗子解釋一下：
a=[[0,1],[2,3]]
b=[1,0]
c=[0,1]
那麼a[b,c]就會返回[2,1],即是[a[1][0],a[0][1]]。
不過要注意python中一般的list並不提供這種操作，必須numpy庫中的array才能使用該操作
演示一下：
import numpy
a=numpy.array([[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]])
b=numpy.arange(3)
c=numpy.arange(3)
print(a[b,c])
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