向量的点积可以通过dot函数来计算,而向量的模长可以通过 NumPy 的linalg模块中的norm函数来计算,代码如下所示。 u = np.array([5, 1, 3]) m1 = np.array([4, 5, 1]) m2 = np.array([5, 1, 5]) print(np.dot(u, m1) / (np.linalg.norm(u) * np.linalg.norm(m1))) # ...
函数 dot()用于计算矢量积（叉乘） 数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的...
dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9) Out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) In : e = d[::-1] Out: array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) In : np.dot(...
importnumpyasnp a = np.array([1,2,3]) b = np.array([1,2,3])print(np.dot(a,b))# output: 14 如果参与的是两个二维以上数组,则结果为矩阵乘法 A = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) B = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])print(np.dot(A, B))# output:[[22 28]# ...
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) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In:d=np.arange(0,9)Out:array([0,1,2,3,4,5,6,7,8]) ...
numpy.array:创建新的NumPy数组 代码语言:javascript 复制 # Create an array using np.array()arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Ouput:[12345] numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 代码语言:javascript 复制 # Create a2-dimensional arrayofzeros ...
# 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)) [[0. 0. 0. 0.] ...
一、numpy.dot 在numpy的官方教程中,dot()是比较复杂的一个,因为参数的不同可以实现等同于np.matmul() 或者 np.multiply()的作用 numpy.dot(a,b,out=None) 两个array之间的点乘。具体来说: ① 如果a和b都是一维的,那么结果就是普通的內积(inner product)。可以使用np.matmul 或者 a @ b 得到相同的答案...
numpy.array:创建新的NumPy数组 复制 # Create an array using np.array()arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Ouput:[12345] 1. 2. 3. 4. 5. numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 复制 # Create a2-dimensional arrayofzeros arr=np.zeros((3,4))[[0.0.0.0.][0.0.0.0.][0.0.0.0.]]...
import numpy as np# Vectors as 1D numpy arraysa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])print("a= ", a)print("b= ", b)print("\ninner:", np.inner(a, b))print("dot:", np.dot(a, b))点积 Dot product 点积是为矩阵定义的。它是两个矩阵中相应元素的乘积的和。