国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【Python】如何用 python 計(jì)算矩陣相乘 - numpy.dot()

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【Python】如何用 python 計(jì)算矩陣相乘 - numpy.dot()。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。


一、如何用 python 計(jì)算矩陣乘法?

使用 Numpy 包里的 dot() 函數(shù)。

該函數(shù)主要功能有兩個(gè):向量點(diǎn)積矩陣乘法

格式:x.dot(y) 等價(jià)于 np.dot(x,y)
x 是m × n 矩陣 ,y 是 n×m 矩陣,則 x.dot(y) 得到 m×m 矩陣。


二、實(shí)例

  1. 向量相乘,得到內(nèi)積
import numpy as np
x=np.array([0,1,2,3,4]) #等價(jià)于 x=np.arange(0,5)
y=x[::-1]
print(x)
print(y)
print(np.dot(x,y))

輸出結(jié)果:

[0 1 2 3 4]
[4 3 2 1 0]
10
  1. 矩陣相乘,得到矩陣的積

(1)實(shí)例 1

import numpy as np
x=np.arange(0,5)
# 0,10,是隨機(jī)數(shù)的方位,size=(5,1),也就是5維矩陣,且每一維元素?cái)?shù)為1個(gè)
y=np.random.randint(0,10,size=(5,1))
print(x)
print(y)
# 查看矩陣或者數(shù)組的維數(shù)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y))

輸出結(jié)果:

[0 1 2 3 4]
[[1]
 [7]
 [1]
 [3]
 [8]]
x.shape:(5,)
y.shape(5, 1)
[50]

(2)實(shí)例 2

import numpy as np
x=np.arange(0,6).reshape(2,3)
y=np.random.randint(0,10,size=(3,2))
print(x)
print(y)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y)) 

輸出結(jié)果:文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-510832.html

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[[1 8]
 [6 1]
 [3 9]]
x.shape:(2, 3)
y.shape(3, 2)
[[12 19]
 [42 73]]

參考鏈接

  1. Numpy——np.dot()函數(shù)用法

到了這里,關(guān)于【Python】如何用 python 計(jì)算矩陣相乘 - numpy.dot()的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 【易混區(qū)分】 tensor張量 Numpy張量的各種矩陣乘法、點(diǎn)積的函數(shù)對比 (dot, multiply,*,@matmul)

    又稱為數(shù)量積、標(biāo)量積(scalar product)或者內(nèi)積(inner product) 它是指實(shí)數(shù)域中的兩個(gè)向量運(yùn)算得到一個(gè)實(shí)數(shù)值標(biāo)量的二元運(yùn)算。也就是對應(yīng)元素的位置相乘 舉例: 對于向量 a = ( x 1 , y 1 ) 和 b = ( x 2 , y 2 ) ,他們的點(diǎn)積就是 a ? b = x 1 x 2 + y 1 y 2 a=(x_1,y_1)和b=(x_2,y_2),他們的點(diǎn)

    2024年01月25日
    瀏覽(24)
  • numpy 矩陣向量相除(python)

    下面看一個(gè)簡單的例子就明白了

    2024年02月13日
    瀏覽(26)
  • python實(shí)現(xiàn)混淆矩陣(numpy)

    python實(shí)現(xiàn)混淆矩陣(numpy)

    假設(shè)有A、B、C、D、E五個(gè)類別 step1:將pred和label進(jìn)行一對一組合 Step2:遍歷list_pred_label,將其中的類別轉(zhuǎn)為混淆矩陣索引(A:0,B:1,C:2,D:3,E:4) step3:對混淆矩陣進(jìn)行賦值

    2024年02月12日
    瀏覽(18)
  • 【python】使用numpy創(chuàng)建同心矩陣

    【python】使用numpy創(chuàng)建同心矩陣

    輸入一個(gè)正奇數(shù)N,創(chuàng)建一個(gè)N*N的矩陣滿足: 1. 矩陣中心的元素為N,其外層被N-1包圍; 2. N-1的外層被N-2包圍; 3. 依次循環(huán),直到形成一個(gè)N*N的矩陣。 很容易可以計(jì)算得出,矩陣元素從內(nèi)到外遞減,最外層的元素為(N+1)/2. 我們可以使用numpy從外向內(nèi)地填充矩陣;首先生成一個(gè)

    2024年02月13日
    瀏覽(21)
  • Python numpy - 數(shù)組與矩陣的運(yùn)算

    Python numpy - 數(shù)組與矩陣的運(yùn)算

    目錄 ?數(shù)組array 一 數(shù)組的函數(shù) unique函數(shù) ?sum函數(shù) ?max函數(shù) 二 數(shù)組的加減 三 數(shù)組的乘除 ?矩陣matrix 一 矩陣的生成 二 矩陣的加減 三? 矩陣的乘法 創(chuàng)建數(shù)組a和b用來運(yùn)算(至少兩個(gè)) 數(shù)組常用函數(shù) 函數(shù) 作用 unique() 求數(shù)組里的唯一值,輸出從小到大排列 sum() 對數(shù)組整

    2024年02月11日
    瀏覽(25)
  • Python學(xué)習(xí)(2)-NumPy矩陣與通用函數(shù)

    文章首發(fā)于:My Blog 歡迎大佬們前來逛逛 data:表示輸入的 數(shù)組 或者 字符串 ,使用‘,’分割列,使用‘;’分割行 創(chuàng)建兩個(gè)普通的矩陣: 需要注意:mat創(chuàng)建的矩陣是不會(huì)產(chǎn)生副本的,即 共享內(nèi)存 : matrix也是創(chuàng)建矩陣的: data:數(shù)組或者字符串,與mat一樣 copy:表示創(chuàng)建

    2024年03月25日
    瀏覽(23)
  • python中numpy矩陣的零填充

    python中numpy矩陣的零填充

    目錄 需求: ?方法: 一、再new一個(gè)更大的所需要的矩陣大小? ?二、pad函數(shù) ?其他想法 對于圖像處理中的一些過程,我需要對讀取的numpy矩陣進(jìn)行size的擴(kuò)充,比如原本是(4,6)的矩陣,現(xiàn)在需要上下左右各擴(kuò)充3行,且為了不影響數(shù)值計(jì)算,都用0填充。 比如下圖,我有一個(gè)

    2024年02月11日
    瀏覽(20)
  • Python庫第一課:基礎(chǔ)Numpy知識(shí)(下):矩陣

    Python庫第一課:基礎(chǔ)Numpy知識(shí)(下):矩陣

    ? ? ? ? 好的,我們今天繼續(xù)來學(xué)習(xí)Numpy的基礎(chǔ),昨天,已經(jīng)介紹完Numpy的成員之一——數(shù)組,今天,在接著介紹其另一大成員——矩陣,也是應(yīng)用非常廣泛的成員。 ? ? ? ? 矩陣,在線性代數(shù)中是幾乎貫穿全文的成員,因此,這里需要較高的線性代數(shù)的基礎(chǔ)。在這里,默認(rèn)

    2024年02月03日
    瀏覽(33)
  • Python讀取一個(gè)csv文件并轉(zhuǎn)換為Numpy矩陣

    Python讀取一個(gè)csv文件并轉(zhuǎn)換為Numpy矩陣

    利用pandas庫讀取,轉(zhuǎn)為numpy矩陣 注意讀取csv文件時(shí)第一行數(shù)據(jù)默認(rèn)不讀,因此需要給csv加一行。 ? 運(yùn)行結(jié)果 ?

    2024年02月12日
    瀏覽(17)
  • Python,Numpy 輕松實(shí)現(xiàn)矩陣每一列升序排列

    my_array.sort()改變有序數(shù)組并返回已排序數(shù)組。 np.sort(my_array)返回已排序數(shù)組的副本,因此原始數(shù)組不會(huì)改變。 以下是可選參數(shù)。 axis:int,可選—要排序的軸。默認(rèn)值為-1,表示沿最后一個(gè)軸排序。 kind:{\\\'quicksort\\\',\\\'mergesort\\\',\\\'heapsort\\\',\\\'stable\\\'},可選—排序算法。默認(rèn)為\\\'quic

    2024年02月11日
    瀏覽(18)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包