原文:numpy中矩阵相关乘法总结

一 numpy中向量和矩阵的概念 向量: 维 矩阵:至少是 维 一 矩阵相乘有 种可能想要的到的结果: ,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 ,矩阵乘法:数学上的矩阵乘法 ,向量内积:对应元素相乘,再相加,得到一个数值 二 numpy中可用的乘法运算操作 a b numpy.dot a,b numpy.multiply a,b numpy.matmul ...

2020-05-16 22:39 0 2640 推荐指数:

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numpy的各种乘法总结

1.矩阵乘积 对于多维数组进行np.dot()计算。 2.多维数组按位相乘 注意其中dot乘积对于一维矩阵,也是按着对位相乘得到的。 element-wise的对位相乘实现方式有两种,分别是直接*和用np.multiply 注意:一维数组相乘时,左边视作行向量,右边视作列向量 ...

Tue Mar 12 06:09:00 CST 2019 0 2579
numpy数组(矩阵)的乘法

  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应该怎么实现呢,看看 ...

Mon Apr 13 19:40:00 CST 2020 0 3396
Python Numpy的几个矩阵乘法

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 ...

Sat Nov 09 03:39:00 CST 2019 0 2133
Python 之 numpy 和 tensorflow 的各种乘法(点乘和矩阵乘)

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 ...

Thu Jul 19 22:40:00 CST 2018 4 31129
numpy 和 tensorflow 的各种乘法(点乘和矩阵乘)

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 ...

Sun Aug 11 04:25:00 CST 2019 0 2547
numpy矩阵乘法,星乘(*)和点乘(.dot)的区别

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 ...

Tue Feb 19 22:17:00 CST 2019 1 5077
 
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