一、numpy中向量和矩陣的概念 　　向量：1維 　　矩陣：至少是 2 維 一、矩陣相乘有3種可能想要的到的結果： 　　1，對位乘積：兩個矩陣shape相同，各元素對應相乘，結果還是矩陣（相同shape） 　　2，矩陣乘法：數學上的矩陣乘法 　　3，向量內積：對應元素相乘，再相加 ...

python矩陣的表示真是讓人頭大，下面記錄一下具體用法：array是numpy庫里的。不管怎樣， 一、首先導入 numpy： 1）import numpy 2）from numpy import * 3）import numpy as np 二、定義array數組 X ...

點乘和矩陣乘的區別： 1）點乘（即“ * ”） ---- 各個矩陣對應元素做乘法 若 w 為 m*1 的矩陣，x 為 m*n 的矩陣，那么通過點乘結果就會得到一個 m*n 的矩陣。 若 w 為 m*n 的矩陣，x 為 m*n 的矩陣，那么通過點乘結果就會得到一個 m*n ...

Numpy 是Python中科學計算的核心庫。它提供一個高性能多維數據對象，以及操作這個對象的工具。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。 用於對整組數據進行快速運算的標准數學函數（無需編寫循環）。 用於讀寫磁盤數據的工具 ...

數學上的內積、外積和叉積 內積 也即是：點積、標量積或者數量積 從代數角度看，先對兩個數字序列中的每組對應元素求積，再對所有積求和，結果即為點積。從幾何角度看，點積則是兩個向量的長度與它們夾角余弦的積。 具體解釋 外積 也即是：張量積 在線性代數中一般指兩個向量的張量積，其結果為一矩陣 ...

1. 引言 最近在將一個算法由matlab轉成python，初學python，很多地方還不熟悉，總體感覺就是上手容易，實際上很優雅地用python還是蠻難的。目前為止，覺得就算法仿真研究而言，還是matlab用得特別舒服，可能是比較熟悉的緣故吧。matlab直接集成了很多算法 ...

python中的矩陣是按行排列的 Numpy可以使用reshape()函數進行矩陣重排列，默認按行排列（C語言風格），通過修改order參數可以改為按列排列（Fortran風格）。參考例子 ...

當使用布爾數組直接作為下標對象或者元組下標對象中有布爾數組時，都相當於用nonzero()將布爾數組轉換成一組整數數組，然后使用整數數組進行下標運算。 nonzeros(a)返回數組a中值不為零的元 ...