數學上的內積、外積和叉積
內積也即是：點積、標量積或者數量積
從代數角度看，先對兩個數字序列中的每組對應元素求積，再對所有積求和，結果即為點積。從幾何角度看，點積則是兩個向量的長度與它們夾角余弦的積。
具體解釋
外積叉積
也即是：向量積
叉積axb得到的是與a和b都垂直的向量
具體解釋
numpy中的矩陣乘法
np.dot()
對於二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積；對於一維矩陣，計算兩者的內積。（結合了數學意義上的內積和外積）
# 2-d array
import numpy
a = numpy.array([[1,2],
[3,4]])
b = numpy.array([[5,6],
[7,8]])
a.dot(b)
>>>array([[19, 22],
[43, 50]])
numpy.dot(a,b)
>>>array([[19, 22],
[43, 50]])
# 1-d array
import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
b = numpy.array([4, 5, 6])
numpy.dot(a,b)
>>>32
在python中，實現對應元素相乘，有2種方式，乙個是np.multiply()，另外乙個是*。
import numpy
a = numpy.array([[1,2],
[3,4]])
b = numpy.array([[5,6],
[7,8]])
a*b>>>array([[ 5, 12],
[21, 32]])
numpy.multiply(a,b)
>>>array([[ 5, 12],
[21, 32]])
python numpy中nonzero 的用法
當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...
python numpy中nonzero 的用法
當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...
python numpy中nonzero 的用法
當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...