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 3)实例 处理的一维向量: In : d = np.arange(0,9) ...
a=np.array([1,2,3])b=np.array([[1,2],[3,4]])try:result=np.dot(a,b)exceptValueErrorase:print(e)# 输出:shapes (3,) and (2,2) not aligned: 3 (dim 0) != 2 (dim 0) Python Copy Output: 8. numpy.dot() 与 numpy.matmul() 的区别 虽然numpy.dot()和numpy.matmul()在处理...
importnumpyasnp# 简单的线性回归X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])y=np.array([3,7,11])weights=np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T,X)),np.dot(X.T,y))print("numpyarray.com - Linear regression weights:",weights) Python Copy Output: 这个例子展示了如何使用np.dot()实现简单的线性回...
numpy中的dot方法 `numpy`的`dot`方法用于计算两个数组的点积。这个方法可以处理各种维度的数组，包括一维、二维和更高维度的数组。以下是一些使用`numpy.dot`的基本示例：1. 计算两个一维数组的点积：```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])result = np....
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。
```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) result = np.dot(a, b) # 结果为 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32 ``` 2. **二维数组(矩阵)**: 如果 `a` 和 `b` 都是二维数组,那么 `dot` 计算的是它们的矩阵乘积。 ```python import numpy ...
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释义:numpy.dot() 和 x.dot(y) 为矩阵乘法计算。 示例1: import numpy as np mat1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) mat2 = np.array([[1, 2], [1, 2], [1, 2] ]) np.dot(mat1, mat2) # numpy.dot() array([[ 6, 12], ...
numpy.array:创建新的NumPy数组 # Create an array using np.array() arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) Ouput: [1 2 3 4 5] numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 # Create a 2-dimensional array of zeros arr = np.zeros((3, 4)) ...
创建数组a和数组b,使用numpy.dot()函数计算两个数组的点积。 import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[11,12],[13,14]]) print(a) print("===") print(b) print("===…