矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别

1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot()

import numpy as np

# 2 x 3
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 3 x 2
matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

multi = np.dot(matrix1, matrix2)
print(multi)

[[22 28][49 64]]

2. 对应元素相乘 np.multiply()或 *

matrix3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix4 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

multi2 = np.multiply(matrix3, matrix4)

print(multi2)

[[ 1  4  9][16 25 36]]

posted @ 2019-01-23 15:18 douzujun 阅读(...) 评论(...) 编辑收藏

矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别相关推荐

python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul
一直对np的线性运算不太清晰,正好上课讲到了,做一个笔记整个理解一下 1.向量和矩阵在numpy中,一重方括号表示的是向量vector,vector没有行列的概念.二重方括号表示矩阵matrix,有 ...
Numpy中矩阵向量乘法np.dot()及np.multiply()以及*区别
Numpy中的矩阵向量乘法分别是np.dot(a,b).np.multiply(a,b) 以及*,刚开始接触的时候比较模糊,于是自己整理了一下.先来介绍理论,然后再结合例子深入了解一下. 数组矩阵 ...
np.dot 与 np.multiply 的不同
np. dot 是点乘 |A B| . |E F| = |A*E+B*G A*F+B*H| |C D| |G H| |C*E+D*G C*F+D*H| np.multiply 是 element - ...
Numpy中np.dot()与np.matmul()的区别（矩阵乘积、矩阵乘法、矩阵相乘）
python multi不断乘_芝麻IP：Python几种矩阵乘法np.dot, np.multiply……
1.同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):针对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. Python代码如下: ...
Python中的几种乘法np.dot,np.multiply,*
使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘). 使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数multiply() 用于计算数量积. 下面是使用 ...
【Numpy乘法详解】np.multiply()、np.matmul()、np.dot()等
[Numpy乘法详解(代码示例)]np.multiply().np.matmul().np.dot()等文章目录 [Numpy乘法详解(代码示例)]np.multiply().np.matmul() ...
python np dot函数_python科学计算之Numpy
Numpy的组成与功能 Numpy(Numeric Python)可以被理解为一个用python实现的科学计算包,包括: 1.强大的N维数组对象Array: 2.成熟的函数库: 3.实用的线性代数.傅 ...
numpy中*，np.multiply和np.dot辨析
目录 1 总结 2 向量 2.1 向量的内积(点乘) 2.2 向量的外积(叉乘):np.cross(a,b) 2.3 向量元素对应位置相乘 2.4 示例 3 矩阵 3.1 矩阵乘法(矩阵叉乘) 3.2 ...
python 矩阵乘法
一 np.dot() 同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. import numpy as np# 2-D ...

矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别

矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别

1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot()

2. 对应元素相乘 np.multiply()或 *

矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别相关推荐

最新文章

热门文章