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  • python矩阵乘法

    千次阅读 2018-05-22 14:41:52
    1 、对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *对应元素相乘如果不是相同规格的矩阵,这样就...2、同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同...

    1 、对应元素相乘 :  *

    对应元素相乘如果不是相同规格的矩阵,这样就有可能不能广播,比如3x1和2x1相乘就会报错,3x1和2x2相乘也会报错

    所以要想使用该乘法,行和列要相同,或者a的列和b的行相同。


    2、同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()

    np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。

    就是A矩阵的列要和B矩阵的行相同才可以进行计算{mxn和nxp}。



    3、一个是对应元素乘,一个是矩阵乘积

    3x1和1x2的两种乘法*和np.dot结果一样:


    2x2和2x2的两种乘法*和np.dot结果不一样


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  • [Python]矩阵乘法

    千次阅读 2018-02-02 13:38:42
    np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array...

    1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()

    np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。见如下Python代码:

    import numpy as np
    
    # 2-D array: 2 x 3
    two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    # 2-D array: 3 x 2
    two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    
    two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two)
    print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res))
    
    # 1-D array
    one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3])
    one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6])
    one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)
    print('one_result_res: %s' %(one_result_res))
    
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    结果如下:

    two_multi_res: [[22 28]
     [49 64]]
    one_result_res: 32
    • 1
    • 2
    • 3

    2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *

    在Python中,实现对应元素相乘,有2种方式,一个是np.multiply(),另外一个是*。见如下Python代码:

    import numpy as np
    
    # 2-D array: 2 x 3
    two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    another_two_dim_matrix_one = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]])
    
    # 对应元素相乘 element-wise product
    element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one
    print('element wise product: %s' %(element_wise))
    
    # 对应元素相乘 element-wise product
    element_wise_2 = np.multiply(two_dim_matrix_one, another_two_dim_matrix_one)
    print('element wise product: %s' % (element_wise_2))
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    结果如下:

    element wise product: [[ 7 16 27]
     [16 35  6]]
    element wise product: [[ 7 16 27]
     [16 35  6]]
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  • 最近在熟悉python的...1、矩阵乘法 np.dot(a,b),但a,b都为一维矩阵的时候,.dot实现内积,不用考虑a,b具体是行向量还是列向量,也就是说,a,b同为行向量仍然可以计算 a.dot(b) a@b 2、各个元素相乘 a*b ...

    最近在熟悉python的科学计算,对于numpy的矩阵运算进行一些总结,和matlab还是很不一样的

    import numpy as np

    1、矩阵乘法

    np.dot(a,b),但a,b都为一维矩阵的时候,.dot实现内积,不用考虑a,b具体是行向量还是列向量,也就是说,a,b同为行向量仍然可以计算

    a.dot(b)

    a@b

    2、各个元素相乘

    a*b                       但当a,b分别为行向量和列向量时,返回矩阵,不管a,b谁在前边都是一样的结果

    np.multiply(a,b),但当a,b分别为行向量和列向量时,.multiply返回矩阵,不管a,b谁在前边都是一样的结果

    3、行向量变列向量

    a = np.array([1,2,3])

    b=np.transpose([a])         修改b,不会对a进行修改

    b = np.array([a]).T            修改b,不会对a进行修改

     

    b = a.reshape(-1,1)          修改b,同时会对a进行修改

    b = a[:,np.newaxis]           修改b,同时会对a进行修改

    b=a.reshape(len(a),-1),    修改b,同时会对a进行修改

    b=a[:,None].                     修改b,同时会对a进行修改

    3.1、列向量变行向量

    a = np.array([[2],[5],[8]])

    b = np.transpose(a)         修改b,会对a进行修改

    4、列向量b乘以行向量a

    np.multiply(a,b)

    np.multiply(b,a)

    a*b

    b*a

    np.outer(a,b)

    np.outer(b,a)

    b@a会报错

    5、行向量a乘以列向量b

    a@b

     

    6、需要注意

    对矩阵或向量a:a[0]指的是第0行,

    所以,对列向量a可以用a[0],a[1]来表示第0,1个元素,但是对行向量a必须用a[:,n]来表示第n个元素,如果对a[0]进行赋值,则是对整个行向量赋值。

     

    参考:http://www.itkeyword.com/doc/7498360611061724524/numpy-scalar-multiplication-of-column-vector-times-row-vector

     https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html

    https://www.cnblogs.com/bob-dong/p/6207871.html

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  • Python代码: import numpy as np if __name__ == '__main__': a = np.array([[2, -5, 0], [-1, 3, -4], [6, -8, -7], [-3, 0, 9]]) b = np.array([[4, -6], [7, 1], [3, 2]]) print(np.dot(a, b)...

     

    Python代码:

    import numpy as np
    
    if __name__ == '__main__':
        a = np.array([[2, -5, 0], [-1, 3, -4], [6, -8, -7], [-3, 0, 9]])
        b = np.array([[4, -6], [7, 1], [3, 2]])
    
        print(np.dot(a, b))
    
        # 或者
        print(np.matmul(a, b))
    

     

    输出:

    [[-27 -17]
     [  5   1]
     [-53 -58]
     [ 15  36]]
    [[-27 -17]
     [  5   1]
     [-53 -58]
     [ 15  36]]

     

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  • python矩阵乘法

    2021-04-30 16:03:06
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  • python中实现矩阵乘法

    千次阅读 2018-03-01 03:12:16
    # TODO 计算矩阵乘法 AB,如果无法相乘则raise ValueError def matxMultiply(A, B): multiply = [] if len(A[0]) != len(B): raise ValueError result = [list(row) for row in zip(*B)] for Al ...
  • # TODO 计算矩阵乘法 AB,如果无法相乘则raise ValueError def matxMultiply(A, B): multiply = [] if len(A[0]) != len(B): raise ValueError result = [list(row) for row in zip(*B)] for Al in ...
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  • Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *

    万次阅读 多人点赞 2017-04-18 16:56:38
    Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。见如下Python代码:import ...
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  • Python中的几种矩阵乘法

    千次阅读 2017-09-27 13:15:49
    np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array...
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  • 1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积。 对于一维矩阵,计算两者的内积。 2.代码  【code】 import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_...

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