x=np.array([1,0])#(2,)向量y=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2X3(或者(2,3))矩阵result=np.dot(x,y)print(result)#结果为[1 2 3],shape为(3,)向量 注意:一般X矩阵乘以Y矩阵不等于Y矩阵乘以X矩阵。 说明:可以使用print(help(np.dot))查看函数的具体用法。通过查看发现还可用于复数运算。
numpy.dot(函数是numpy库的一个重要函数,用于计算两个数组的点积。点积也称为内积、数量积或标量积。在数学中,点积是两个向量之间的一种运算,结果是一个标量。点积的计算可以看做是对两个向量中对应元素的乘积的累加。 2. numpy.dot(函数的参数 -a:表示第一个数组,可以是一个一维或多维数组。 -b:表示第二...
numpy.dot()和numpy.matmul()函数在很多情况下的行为是相似的,但它们在处理高维数组时有一些区别。 importnumpyasnp a=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[5,6],[7,8]])dot_result=np.dot(a,b)matmul_result=np.matmul(a,b)print("numpyarray.com - np.dot result:\n",dot_result)print...
importnumpyasnp a=np.random.rand(2,3,4)b=np.random.rand(2,4,3)result_dot=np.dot(a,b)result_matmul=np.matmul(a,b)print(np.array_equal(result_dot,result_matmul))# 输出:True Python Copy Output: 9. 结论 numpy.dot()是一个非常强大的函数,它可以处理从简单的向量内积到复杂的高维矩阵乘法。
Numpy:dot()函数 一、dot()的使用 1)格式:np.dot(array1, array2) == array1.dot(array2) 2)功能:返回的是两个数组乘积后的数据和 #注:np.dot(array1, array2) == np.sum(array1 * array2),而不是array1 * array2 # array1 * array2:对应数据相乘,结果还是一个array...
今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题。就是dot函数是如何对矩阵进行运算的。 一、dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product)
2.函数参数在使用numpy dot函数时,需要指定两个参数:第一个参数是要进行点积计算的左侧数组,第二个参数是要进行点积计算的右侧数组。需要注意,这两个数组的维度必须匹配,否则会出现ValueError错误。同时,如果两个数组的元素类型不一致,则进行点积计算时会自动进行类型转换。 3.函数返回值numpy dot函数的返回值是两个...
创建数组a和数组b,使用numpy.dot()函数计算两个数组的点积。 importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[11,12],[13,14]])print(a)print("===")print(b)print("===")print(np.dot(a,b)) numpy.dot()函数
如: 数组中的结果58是由,数组A中第1行元素与数组B中第1列元素,两两相乘后求和得到 即:58 = 1*7+2*9+3*11,其他的以此类推。 numpy.linalg中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的函数。 下面列出了一些常用的numpy.linalg函数:
numpy.dot(a, b, out=None) 1. 该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积,表示的含义如下所示: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 1. 使用方法如下所示: 单个数: >>> np.dot(3, 4)12 1. 2. 复数: >>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) ...