具体来说,当一方为一维矩阵时,另一方取其最后一维子矩阵来做乘法;当两方都是大于等于2维的矩阵时,取各自的最后两维构成的子矩阵来做乘法,其他维度体现结果的拼接信息,不参与运算(为batch训练提供了便利,batch中各样本的顺序在矩阵运算前后保持一致)。 实例:下面我们从低维到高维,依次演示不同维度矩阵相乘的结果。
importnumpyasnp# 创建一个 2x3 的矩阵 AA=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个 3x2 的矩阵 BB=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])# 进行矩阵相乘,结果矩阵 C 的维度为 2x2C=np.dot(A,B)# 输出结果矩阵 Cprint("Matrix C (A * B):")print(C) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
运算根据参数的维度大小,有不同的计算方法: 参数a,b都为二维矩阵2-D,进行矩阵运算; 第一个参数为1维1-D,用1填充参数a,然后进行矩阵运算,之后,删除添加的1; 第二个参数为1维1-D,用1填充参数b,进行矩阵运算,之后,删除添加的1; 如果参数a,b的维度大于2,将其视为存在于最后两个索引的矩阵的栈,并进行相...
在Python中,不同维度的矩阵相乘是一个常见的操作,通常通过NumPy库来实现。以下是详细步骤和示例代码,帮助你理解如何进行不同维度矩阵的相乘: 1. 确定矩阵的维度 在进行矩阵相乘之前,首先需要明确每个矩阵的维度。例如,一个矩阵可能有形状(m, n),另一个矩阵可能有形状(n, p)。 2. 检查矩阵是否满足相乘条件 矩阵...
在MATLAB中,"mntimes"函数是用于不同维度矩阵相乘的。它的作用是将两个矩阵按照指定的维度进行相乘,其中维度的规则是根据矩阵乘法的定义来确定的。当两个矩阵的维度不匹配时,"mntimes"函数会自动对其中的一个或两个矩阵进行扩展,以匹配相乘的要求。 第二步:了解"mntimes"函数的使用方法和输入参数 在MATLAB中,可以...
实例:下面我们从低维到高维,依次演示不同维度矩阵相乘的结果。 二维乘一维 二维矩阵依次取出一维的行向量与一维矩阵做内积 #二维乘一维 import numpy as np a = np.linspace(1,4,4).reshape(2,2) b = np.array([1,1]) c = np.matmul(a,b) ...
python 矩阵的维度 python不同维度矩阵相乘 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,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。见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3...