我习惯了 C/Java 之类的编程，有时我对理解 Python 表示法感到头疼。

在网上提供的逻辑回归代码上，我试图理解这行代码：

-T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]), y])

基本上是说执行这个平均值： $\begin{align} J(\theta) = - \left[ \sum_{i=1}^{b} \sum_{k=1}^{K} 1\left\{y^{(i)} = k\right\} \log \frac{\exp(\theta^{(k)\top} x^{(i)})}{\sum_{j=1}^K \exp(\theta^{(j)\top} x^{(i)})}\right] \end{align}$在哪里$b$是批量大小。

那么它与theano代码有关，还是只是python符号？我对这段代码很感兴趣：

T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]), y]

如果可以请给我一些解释。