向量点乘\叉乘,矩阵向量乘法
向量
点乘
公式:a ·b = |a| * |b| * cosθ 点乘又叫向量的内积、数量积,是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积;是标量。 点乘反映着两个向量的“相似度”,两个向量越“相似”,它们的点乘越大。
例:若向量a=(a1,b1,c1),向量b=(a2,b2,c2)
向量a·向量b=a1a2+b1b2+c1c2
叉乘
公式:a × b = |a| * |b| * sinθ 叉乘又叫向量的外积、向量积。求下来的结果是一个向量
模长:|向量c|=|向量a×向量b|=|a||b|sin
方向:a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直,且遵守右手定则。
例
向量a×向量b=
| i j k|
|a1 b1 c1|
|a2 b2 c2|
=(b1c2-b2c1,c1a2-a1c2,a1b2-a2b1) (主对角线为正)
(i、j、k分别为空间中相互垂直的三条坐标轴的单位向量)
矩阵
元素乘法:np.multiply(a,b)
矩阵乘法:np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b) 或直接用 a @ b !
唯独注意:*,在 np.array 中重载为元素乘法,在 np.matrix 中为矩阵乘法!
非常好的链接
import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])#生成数组矩阵
b=np.array([[2,2],[1,3]])
print(np.dot(a,b))
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