逐元素乘方 (Element-wise Power) np.power(a, exponent) tf.pow(a, exponent) 2. 计算含 batch size 维度的矩阵乘法 在机器学习或随机模拟等实际应用中,通常需要对一批数据进行并行计算,这时需要处理 batch size 维度的矩阵乘法。 例如,在动态规划问题中,需要对状态变量 st 和控制变量 ct,进行线性变换为 st...
numpy.power(x1, x2,args, kwargs)First array elements raised to powers from second array, element-wise. numpy.sqrt numpy.sqrt(x,args, kwargs)Return the non-negative square-root of an array, element-wise. numpy.square numpy.square(x,args, kwargs)Return the element-wise square of the inp...
power(x1, x2[, out])First array elements raised to powers from second array, element-wise. subtract(x1, x2[, out])Subtract arguments, element-wise. true_divide(x1, x2[, out])Returns a true division of the inputs, element-wise. floor_divide(x1, x2[, out])Return the largest integ...
(1)矩阵对应元素的乘法(multiplication by element-wise) 这种乘法要求两个矩阵 A 和B 的形状(大小相同),也就是同型矩阵才能够进行逐元素乘法,如下图所示: 图1 矩阵的哈达玛乘积 其实矩阵的逐元素乘法就是线性代数当中的哈达玛乘积(Hardama product) 哈达玛乘积除了numpy中给出的“*”操作符之外,还提供一个函...
对应元素相乘(Element-Wise Product)是两个矩阵中对应元素乘积。 np.multiply函数用于数组或矩阵对应元素相乘,输出与相乘数组或矩阵的大 小一致。 a = np.array([[1,0],[0,1]]) b = np.array([[4,1],[2,2]]) np.multiply(a, b) # 等效于a * b,out : array([[4, 0], [0, 2]]) 计算...
numpy.power(x1, x2[, out]) 对数组element-wise地取平方 x2可以是数,也可以是和x1shape一样的array 如: numpy.nonzero(a) 返回array中值为非0元素的下标 如: 注意:这里返回tuple中有两个array,第一个array表示非零元素的第一维,第二个array表示非零元素的第二维,例如[0,0]表示第一个非零元素1的下...
numpy.power(x1, x2, *args, **kwargs) First array elements raised to powers from second array, element-wise. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 【例】注意 numpy 的广播规则。 7)numpy.sqrt ...
arctan2(x1, x2[, out]) Element-wise arc tangent of x1/x2 choosing the quadrant correctly. degrees(x[, out]) 弧度求角度 radians(x[, out]) 角度求弧度 unwrap(p[, discont, axis]) Unwrap by changing deltas between values to 2*pi complement. deg2rad(x[, out]) 角度求弧度 rad2deg(x...
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) elementwise_product = np.multiply(arr1, arr2) print(elementwise_product) [ 4 10 18] 练习54: 计算二维数组中每列的标准差。 import numpy as np matrix = np.random.random((4, 3)) column_stddev = ...
[, out])Divide arguments element-wise.power (x1, x2[, out])Returns element-wise base array raised to power from second array.subtract (x1, x2[, out])Subtract arguments element-wise.true_divide (x1, x2[, out])Returns an element-wise, true division of the inputs.floor_divide (x1, ...