精华内容
下载资源
问答
  • np.dot

    千次阅读 2018-10-06 19:06:40
    np.dot函数: 句法:np.dot(a,b) 解释:python中对a,b两个数组做点乘

    np.dot函数:

    句法:np.dot(a,b)
    解释:python中对a,b两个数组做点乘

    展开全文
  • 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
    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...

    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 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))
    

    结果如下:

    two_multi_res: [[22 28]
     [49 64]]
    one_result_res: 32

    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))

    结果如下:

    element wise product: [[ 7 16 27]
     [16 35  6]]
    element wise product: [[ 7 16 27]
     [16 35  6]]
    展开全文
  • np.dotnp.matmul的区别

    万次阅读 2018-10-04 11:16:39
    1.二者都是矩阵乘法。 2.np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。...3.在矢量乘矢量的內积运算中,np.matmul与np.dot没有区别。 4.np.matmul中,多维的矩阵,将前n-2维视为后2维的元素后,进行乘法运算。 ...

    1.二者都是矩阵乘法。
    2.np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。
    3.在矢量乘矢量的內积运算中,np.matmul与np.dot没有区别。
    4.np.matmul中,多维的矩阵,将前n-2维视为后2维的元素后,进行乘法运算。

    展开全文
  • 总的来说,np.multiply()和*的作用是一样的,np.dot() 和np.matmul()作用是一样的。 1. np.multiply()函数 —— 星号(*)乘法运算 矩阵 - 矩阵:对应位置相乘 矩阵 - 数组:对应位置相乘 数组在后,行与数组相乘 ...

    总的来说,np.multiply()*的作用是一样的,np.dot()np.matmul()作用是一样的。

    1. np.multiply()函数 —— 星号(*)乘法运算

    矩阵 - 矩阵:对应位置相乘

    矩阵 - 数组/数组 - 矩阵:对应位置相乘 数组在后或者在后,都是与矩阵的行对应相乘

    数组 - 数组:对应位置相乘

    数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘矩阵/数组的大小一致

    2. np.dot()函数

    对于秩为1的数组,执行对应位置相乘,然后再相加;

    对于秩不为1的二维数组,执行矩阵乘法运算;超过二维的可以参考numpy库介绍。

    输出大小:

    • 矩阵与矩阵:遵循矩阵乘法应该有的大小
    • 矩阵 - 数组/数组 - 矩阵:数组在前,则数组维度应该与矩阵行数一致,结果维度为矩阵的列数;数组在后,则数组维度应该与矩阵列数一致,结果维度为矩阵的行数。 ( 1 × n ) × ( n × m ) → 1 × m → m (1 \times n) \times (n \times m) \rightarrow 1 \times m \rightarrow m (1×n)×(n×m)1×mm,, ( n × m ) × ( m × 1 ) → 1 × n → n (n \times m) \times (m \times 1) \rightarrow 1 \times n \rightarrow n (n×m)×(m×1)1×nn
    • 数组 - 数组:常数

    3. np.matmul()函数

    np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。

    在矢量乘矢量的內积运算中,np.matmulnp.dot没有区别

    image-20190729173534234
    代码GitHub链接

    展开全文
  • np.dot()

    万次阅读 多人点赞 2019-11-17 09:07:09
    x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m*n 矩阵 ,y是n*m矩阵,则x.dot(y) 得到m*m矩阵。 如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积。 如果处理的是二维数组(矩阵),则得到的是矩阵积 np.dot(x, y), 当x为...
  • 1、np.dot() 2、@ 3、np.multiply() 4、*
  • 这两天在看吴恩达深度学习作业的代码时,碰到了np.dot()、np.outer()、np.multiply()、*等四个函数,特此记录。 1、np.dot() 如果碰到的是秩为1的数组,那么执行的是对应位置的元素相乘再相加;如果遇到的是秩不为1...
  • np.dotnp.matmul的区别与联系

    千次阅读 2019-05-04 16:25:07
    3.在矢量乘矢量的內积运算中,np.matmul与np.dot没有区别。 4.np.matmul中,多维的矩阵,将前n-2维视为后2维的元素后,进行乘法运算。 >>>import numpy as np >>>a=np.array([1,2,3]) >>&...
  • 矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别

    千次阅读 2019-01-23 15:18:00
    矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别 1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() import numpy as np ​ # 2 x 3 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ​ # 3 x 2 matrix2 = ...
  • np.dot(),np.outer(),np.multiply(),*

    千次阅读 2018-07-29 18:50:23
    (1):np.dot()如果碰到的是秩为1的数组,那么执行的是对应位置的元素相乘再相加;如果遇到的是秩不为1的数组,那么执行的是矩阵相乘。但是需要注意的是矩阵与矩阵相乘是秩为2,矩阵和向量相乘秩为1。 (2):np....
  • np.dot()与np.multiply区别

    2018-02-26 19:53:06
    np.dot() performs a matrix-matrix or matrix-vector multiplication. This is different from np.multiply() and the * operator (which is equivalent to .* in Matlab/Octave), which performs an ...
  • Numpy中的矩阵向量乘法分别是np.dot(a,b)、np.multiply(a,b) 以及*,刚开始接触的时候比较模糊,于是自己整理了一下。先来介绍理论,然后再结合例子深入了解一下。 数组 矩阵 元素乘法 np.multiply(a,b) 或...
  • np.dot()使用方法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-06 16:32:57
    np.dot()函数主要有两个功能,向量点积和矩阵乘法,这里我就简单列举了三种最常用到的情况 1. np.dot(a, b), 其中a为一维的向量,b为一维的向量,当然这里a和b都是np.ndarray类型的, 此时因为是一维的所以是向量点...
  • numpy中np.dotnp.multiply的区别

    千次阅读 2018-05-02 21:09:01
    1、numpy.linalg ...2、np.dot() 对于矩阵:得到的结果就是矩阵相乘的结果 对于一维向量:得到的结果就是向量的内积 # 作用于矩阵 X = np.array([[1,2],[3,4]]) Y = np.array([[5,6],[7,8]]...
  • 主要介绍了np.dot()函数的用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • np.dot()函数用法

    2019-11-15 06:51:54
    title: np.dot函数 date: 2019-11-15 00:56:38 categories: 机器学习 tags: 机器学习 np.dot()函数用法 Numpy中dot()函数主要功能有两个:向量点积和矩阵乘法。 格式:**x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———**x...
  • Python中的几种乘法np.dot,np.multiply,*

    千次阅读 2019-05-24 13:17:28
    使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积...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。 对应元素相...
  • 矩阵乘法:np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b) 唯独注意:*,在 np.array 中重载为元素乘法,在 np.matrix 中重载为矩阵乘法! 对于** np.array **对象 >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) 元素乘法...
  • np.dot用法

    2019-06-25 11:10:17
    针对向量: u.dot(v)=∣u∣∗∣v∣∗cosθu.dot(v)=|u|*|v|*cos \thetau.dot(v)=∣u∣∗∣v∣∗...可以用np.dot(u,v),也可以写为u.dot(v) Caution: the * operator will perform an elementwise multiplication,...
  • python中的*、np.dotnp.multiply辨析

    千次阅读 2018-07-28 20:36:54
    在之前学习别人开源代码的时候,对于python中的*、np.dot()和np.multiply()具体结果产生了疑惑,遂去了解了一下相关说明,并实验了一下,结合别人的博客,这里进行总结 建议:当我们需要在python中进行像...
  • numpy之np.dot()

    2020-10-04 03:43:47
    x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m*n 矩阵 ,y是n*m矩阵,则x.dot(y) 得到m*m矩阵。 如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积。 如果处理的是二维数组(矩阵),则得到的是矩阵积 np.dot(x, y), 当x...
  • 使用array时,运算符multiply、 * 用于分别计算两个数的相乘(1),函数 dot() 同线性代数中矩阵乘法的定义(2)(对于秩为1的数组,执行对应位置相乘,然后再... 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B)...
  • import tensorflow as tf import numpy as np x1 = ([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) x2 = ([[2, 1, 1], [2, 1, 1], [2, 1, 1...y1 = np.dot(x1, x2) y2 = np.multiply(x1, x2) print('1、np.dot\n', y1) print...
  • 目录np.multiply()函数作用代码示例np.dot()函数作用代码示例星号(*)函数作用代码示例 np.multiply() 函数作用 对应位置相乘 代码示例 import numpy as np Array1 = np.arange(0,4) #数组1 print("数组1:",Array1...
  • np.dot(a, b)用法

    2021-02-05 16:00:04
    In short, np.dot(a, b)就是一个乘法函数。 数和数相乘:若a和b都是数 np.dot(1, 2)=2 一维数组的内积 np.dot([1,2,3], [4,5,6])=[1,2,3]*[4,5,6]=1x4+2x5+3x6=32 矩阵的乘积 x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np...
  • python的numpy中np.dot()详解

    千次阅读 多人点赞 2019-06-12 17:39:55
    dot函数是np中的矩阵乘法,假设 a,b为矩阵,a.dot(b) 等价于 np.dot(a,b) 。 a = np.array([2,3,4,5,6]) b = a.T print(a) print(b) print(np.dot(a,b)) print('**********') # 二维矩阵乘法 a = np.array([[1,1],...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 51,629
精华内容 20,651
关键字:

np.dot