2. 矩阵乘法(Matrix Multiplication) 矩阵乘法要求第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。运算结果是一个新的矩阵,其行数等于第一个矩阵的行数,列数等于第二个矩阵的列数。在NumPy中,可以使用@操作符或np.dot()函数来实现矩阵乘法。 代码示例: python import numpy as np # 创建两个形状满足矩阵乘法条件的数组
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])B = np.array([[5, 6], [7, 8]])C = matrix_multiplication(A, B)print(C) 相关知识点: 试题来源: 解析 [[19. 22.] [43. 50.]] 矩阵乘法的规则要求,只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时,乘法才有意义。示例中的矩阵A(2×2)与矩阵...
B = np.array([[5,6],[7,8]]) #使用np.dot()函数进行矩阵乘法 C = np.dot(A,B) #打印结果 print(C) ``` 结果是: ``` [[19 22] [43 50]] ``` 另一种实现矩阵乘法的方法是通过自定义的函数,其代码如下: ``` #定义矩阵乘法函数 def matrix_multiplication(a,b): #定义一个空矩阵 c...
flag = np.array([[-1,-1,-1,1],[-1,-1,-1,1]]) #计算 元素积print(" 二维 multiply \n", np.multiply(example,flag) )print(" 二维 ***\n",example*flag) # 矩阵乘法(matrix multiplication) 满足矩阵乘法的规则,即需要前一个矩阵的列与后一个矩阵的行相匹配 dot_exp = np.dot(example,...
也有一些情况下只能使用 np.average 而无法使用dot(矩阵乘法,matrix multiplication)运算: defpredict_proba(self, X): probas = np.asarray([clf.predict_proba(X)forclfinself.classifiers_])# return self.weights.dot(probas)# 此时self.weights有未赋值的风险# None类型肯定是不支持dot函数的returnnp.avera...
np.dot(np.array([[1],[2],[3]]),np.array([1,2,4]).reshape(1,-1)) Out[16]: array([[ 1, 2, 4], [ 2, 4, 8], [ 3, 6, 12]]) np.array([[1],[2],[3]])@np.array([1,2,4]).reshape(1,-1) Out[17]: array([[ 1, 2, 4], [ 2, 4, 8], [ 3, 6, ...
The simplest example of this type of operation is transposing a matrix; to transpose a matrix, simply use the T attribute of an array object: import numpy as np x = np.array([[1,2], [3,4]]) print(x) # Prints "[[1 2] # [3 4]]" print(x.T) # Prints "[[1 3] # [2 ...
也有一些情况下只能使用 np.average 而无法使用dot(矩阵乘法,matrix multiplication)运算: def predict_proba(self, X): probas = np.asarray([clf.predict_proba(X) for clf in self.classifiers_]) # return self.weights.dot(probas) # 此时self.weights有未赋值的风险 ...
python numpy matrix-multiplication complex-numbers numpy-einsum 1个回答 0投票 A = np.array([[1 + 2j, 3 - 4j], [5 - 6j, 7 + 8j]], dtype=np.complex128) B = np.array([[9 - 10j, 11 + 12j], [13 + 14j, 15 - 16j]], dtype=np.complex128) print('A=\n',A) print(...
I use?如果m是一个一维数组，* 你不需要转置任何东西 *，因为对于一维数组，转置不会改变任何东西：