吴恩达-深度学习-用向量来替代for循环

这是一个关于如何在python上进行一个表示 而不是使用很多的for循环 实现对于大量数据的关于z 和a 的循环 Z = np.dot(w, T, X) + b, 其中w指的是一个权重，是一个n列1行的向量，T代表转置， X表示由m个训练集组成的一个m列n行的向量 b表示偏差量，在这里是一个实数，而且在pthton代码中 b会展开成一个1行m列的向量，所以得到的就是1行列的一个数据，然后再对数据进

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