向量化操作
向量化操作：
向量化操作是指利用数组操作而不是显式的循环来进行计算，这样可以充分利用底层优化和并行处理，从而提高计算效率。
例如这一段代码
num_test = X.shape[0]
num_train = self.X_train.shape[0]
dists = np.zeros((num_test, num_train))
for i in range(num_test):######################################################################## TODO: ## Compute the l2 distance between the ith test point and all training ## points, and store the result in dists[i, :]. ## Do not use np.linalg.norm(). ######################################################################### *****START OF YOUR CODE (DO NOT DELETE/MODIFY THIS LINE)*****dists[i] = np.sum((X[i] - self.X_train)**2, axis=1)**0.5# *****END OF YOUR CODE (DO NOT DELETE/MODIFY THIS LINE)*****假设我们有如下的示例：
# 测试数据集（2个样本，每个样本有2个特征）
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 训练数据集（3个样本，每个样本有2个特征）
self.X_train = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 1]])假设 i = 0 时，测试样本是 X[0] = [1, 2]。
计算 X[0] 与所有训练样本的差值：
[[1, 2] - [1, 0], [1, 2] - [0, 1], [1, 2] - [1, 1]]结果：
[[0, 2], [1, 1], [0, 1]]np.sum((X[0] - self.X_train)**2, axis=1)**0.5等价于
np.sum([[0, 2]**2, [1, 1]**2, [0, 1]**2], axis=1)**0.5结果：
np.sum([[0, 4], [1, 1], [0, 1]], axis=1)**0.5结果：
[4, 2, 1]**0.5结果：
[2, √2, 1]