我们知道在处理数据的时候，使用矩阵间的运算将会是方便直观的。matlab有先天的优势，算矩阵是它的专长。当然我们用python，经常要用到的可能是numpy这个强大的库。 　　矩阵有两种乘法，点乘和对应项相乘(element-wise product)。在numpy中应该怎么实现呢，看看 ...

数学上的内积、外积和叉积 内积 也即是：点积、标量积或者数量积 从代数角度看，先对两个数字序列中的每组对应元素求积，再对所有积求和，结果即为点积。从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。 具体解释 外积 也即是：张量积 在线性代数中一般指两个向量的张量积，其结果为一矩阵 ...

点乘和矩阵乘的区别： 1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n ...

点乘和矩阵乘的区别： 1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵 ...

一、numpy中向量和矩阵的概念 　　向量：1维 　　矩阵：至少是 2 维 一、矩阵相乘有3种可能想要的到的结果： 　　1，对位乘积：两个矩阵shape相同，各元素对应相乘，结果还是矩阵（相同shape） 　　2，矩阵乘法：数学上的矩阵乘法 　　3，向量内积：对应元素相乘，再相加 ...

矩阵和向量的乘法顺序 似乎经常有人被这个问题转晕。向量有两种表达形式，行向量和列向量，对应的矩阵也有行矩阵和列矩阵。采用哪种形式和左右手系无关。 行矩阵： 三个轴向量为前三行，最后一行为位移变换 连乘时从左到右接合，左边的变换先应用 变换向量时为vector * matrix ...

import numpy a = numpy.array([[1,2], [3,4]]) b = numpy.array([[5,6], [7,8]]) a*b >>>array ...

星乘表示矩阵内各对应位置相乘，矩阵a*b下标(0,0)=矩阵a下标(0,0) x 矩阵b下标(0,0)； 点乘表示求矩阵内积，二维数组称为矩阵积（mastrix product）。 数学上的概念 不一样 1、乘积用于矩阵相乘，表示为C=A*B，A的列数与B的行数 ...