1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列) 3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法,直接用A,B同位置的数加减就行,不过两个矩阵的形态要相同 矩阵的乘法,A x B ,A的列数一定要和B的行数相等,例如: 如图,A有3列,B有3行,所以两个矩阵可以相乘 矩阵的常用转置算法: (AT)T= A...
1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列) 3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法,直接用A,B同位置的数加减就行,不过两个矩阵的形态要相同 矩阵的乘法,A x B ,A的列数一定要和B的行数相等,例如: 如图,A有3列,B有3行,所以两个矩阵可以相乘 矩阵的常用转置算法: (AT)T= A...
1、矩阵的创建 mat1 = np.mat("1 2 3; 2 3 4; 1 2 3") mat1 输出: matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]) mat2 = np.mat("2 3; 1 4; 4 2") mat2 输出: matrix([[2, 3], [1, 4], [4, 2]]) mat3 = np.mat("3 2 4; 1 3 4; 1 2 3") 1. ...
最后看看矩阵的行向量和列向量提取方法。例如m1[[0,3]]表示提取矩阵m1的第0行和第3行[4]，当然也可以用m1[[True,False,False,True]]来达到同样的效果，True就是表示对应的行要提取；而m1[:,[-2,-1]]则是提取矩阵的最后2列的列向量，m1[:,[False,True,True]]的一样可以提取最后2列的列...
这里我们将a和b两个矩阵进行了乘法运算。由于a的列数等于b的行数,因此运算成功,并输出了结果矩阵c。 @符号 在Python3.5及以上的版本中,另一种矩阵乘法的方式是使用@符号。 importnumpyasnp a=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[5,6],[7,8]])# 使用@符号实现矩阵乘法c=a@bprint(c) ...
1. 向量:一维数组 2. 矩阵:二维数组 3. 三维及更高维 本文参考了 Jay Alammar 的文章《A Visual Intro to NumPy》并将其作为起点,然后进行了扩充,并做了一些细微修改。 NumPy 数组和 Python 列表 乍一看,NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器,能够快速获取和设置元素,但插入和移除元素会稍慢一些。
下面是一个使用NumPy进行矩阵乘法的例子。其中,我们将使用numpy.array函数构造两个矩阵,然后使用numpy.dot函数进行相乘运算。结果将会打印到控制台上。 import numpy as np # 构造两个矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 对矩阵进行相乘运算 C = np.dot...
一、numpy中向量和矩阵的概念 向量:1维 矩阵:至少是 2 维一、矩阵相乘有3种可能想要的到的结果: 1,对位乘积:两个矩阵shape相同,各元素对应相乘,结果还是矩阵(相同shape) 2,矩阵乘法:数学上的矩阵乘法 3,向量内积:对应元素相乘,再相加,得到一个数值 二、nump
矩阵乘法: (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提:矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法: np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b
矩阵之间的乘法 要将两个矩阵相乘,我们需要使用dot()方法,需要注意的是*只能用于数组乘法(两个数组对应元素的乘法),不用于矩阵乘法。 import numpy as np A = np.array([[4,5,6], [-5, 0, 2]]) B = np.array([[3, 2], [4, -1], [4, -3]]) C = A.dot(B) print(C) ...