Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘; 一维数组与一维数组相乘; 二维数组与一维数组相乘; 二维数组与二维数组相乘; numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置 ...
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,看看下面的例子就明白了。 A B array , , , gt gt gt A np.array , , , gt g ...
2020-04-13 11:40 0 3396 推荐指数:
Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘; 一维数组与一维数组相乘; 二维数组与一维数组相乘; 二维数组与二维数组相乘; numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/83444867 ...
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 ...
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 ...