我們知道在處理數據的時候，使用矩陣間的運算將會是方便直觀的。matlab有先天的優勢，算矩陣是它的專長。當然我們用python，經常要用到的可能是numpy這個強大的庫。 　　矩陣有兩種乘法，點乘和對應項相乘(element-wise product)。在numpy中應該怎么實現呢，看看 ...

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 ...

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 ...

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 的矩陣 ...

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 ...

矩陣和向量的乘法順序 似乎經常有人被這個問題轉暈。向量有兩種表達形式，行向量和列向量，對應的矩陣也有行矩陣和列矩陣。采用哪種形式和左右手系無關。 行矩陣： 三個軸向量為前三行，最后一行為位移變換 連乘時從左到右接合，左邊的變換先應用 變換向量時為vector * matrix ...

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

星乘表示矩陣內各對應位置相乘，矩陣a*b下標(0,0)=矩陣a下標(0,0) x 矩陣b下標(0,0)； 點乘表示求矩陣內積，二維數組稱為矩陣積（mastrix product）。 數學上的概念 不一樣 1、乘積用於矩陣相乘，表示為C=A*B，A的列數與B的行數 ...