numpy中的各種乘法總結

2022-08-20 15:12:10 字數 607 閱讀 6098

1.矩陣乘積

對於多維陣列進行np.dot()計算。

2.多維陣列按位相乘

注意其中dot乘積對於一維矩陣,也是按著對位相乘得到的。 

element-wise的對位相乘實現方式有兩種,分別是直接*和用np.multiply

import

numpy as np

a = [[1, 3], [8, 5]]

b = [[3, 2], [5, 9]]

a =np.array(a)

b =np.array(b)

#矩陣乘法

print

(np.dot(a, b))

#對於一維陣列來說,np.dot()就是按位相乘再相加,結果是乙個數

print

(np.dot(a[0], b[0]))

#陣列按位相乘

print(a *b)

print(np.multiply(a, b))

注意:一維陣列相乘時,左邊視作行向量,右邊視作列向量

陣列按位相乘時,通常會涉及到broadcast機制。

Numpy中的矩陣乘法

對於numpy.array multiply 意思是對應位置的元素相乘 如果希望對array物件進行嚴格的矩陣乘法,必須使用numpy.dot 或者numpy.matmul 函式,這兩者是等效的 對於matrix物件上情況是相反的,必須使用np.multiply 函式。因為 過載矩陣運算規則只限於m...

Numpy 中的矩陣向量乘法

元素乘法 np.multiply a,b 矩陣乘法 np.dot a,b 或 np.matmul a,b 或 a.dot b 唯獨注意 在 np.array 中過載為元素乘法,在 np.matrix 中過載為矩陣乘法 對於np.array物件 a array 1,2 3,4 array中對應元素乘法...

numpy 的各種函式

在指定的間隔內返回均勻間隔的數字。返回num均勻分布的樣本,在 start,stop 這個區間的端點可以任意的被排除在外。example np.linspace 2.0,3.0,num 5 array 2.2.25,2.5 2.75,3.np.linspace 2.0,3.0,num 5,endpo...