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 ...

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 ...

　　我们先来了解一下NumPy支持的数据类型，Python本身支持的数值类型有int（整型，Python2中存在long长整型）、float（浮点数）、bool（布尔型）和complex（复数型） 　　 类型 解释 bool ...

NumPy数组 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。它由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据 大部分的操作只针对于元数据，而不改变底层实际的数据。 关于NumPy数组有以下几点是必须了解的： 数组的下标是从0开始的 同一个NumPy ...

，也就是矩阵乘法 具体解释 叉积 也即是：向量积 叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量 具体解释 ...

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 ...