四则运算中,加法和减法在 np 中还是通用的,因为 np 主要操作对象是矩阵,所以乘法除法另说,*在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法(elementwise),矩阵相乘在 np 中用@或者 np.dot 来操作,没有除法,只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作 除此之外,np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作,比如求每一行或每一列的
我们看一个卷积运算过程: 在计算机视觉应用中,左侧矩阵的每个值代表一个像素,我们使用一个3x3的卷积核和输入图像对应窗口片进行element-wise相乘然后求和,最后加上bias完成一个卷积的单步运算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #GRADEDFUNCTION:conv_single_step defconv_single_step(a_slice_pre...
要注意的就是关于element wise的加减乘除都有两种写法 >>> x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64) >>> y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64) >>> x + y array([[ 6., 8.], [10., 12.]]) >>> np.add(x, y) array([[ 6., 8.], [10., 12.]...
如果想要对ndarray对象中的元素做elementwise(逐个元素地)的算术运算非常简单,加减乘除即可。 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3]) # a中的所有元素都加2,结果为[2, 3, 4, 5] b = a + 2 # a中的所有元素都减2,结果为[-2, -1, 0, 1] c = a - 2 # a中的所有元素都乘...
y= np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64)#Elementwise sum; both produce the array#[[ 6.0 8.0]#[10.0 12.0]]print(x +y)print(np.add(x, y))#Elementwise difference; both produce the array#[[-4.0 -4.0]#[-4.0 -4.0]]print(x -y)print(np.subtract(x, y))#Elementwise pro...
如果想要对ndarray对象中的元素做elementwise(逐个元素地)的算术运算非常简单,加减乘除即可。 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3]) b = a + 2 # a中的所有元素都加2,结果为[2, 3, 4, 5] c = a - 2 # a中的所有元素都减2,结果为[-2, -1, 0, 1] ...
(1)算术运算:加,减,乘,除,平方等等。算术运算都是对元素做处理(elementwise) (2)矩阵乘法 mymatrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a= np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print(mymatrix.shape[1] ==a.shape[0])print(mymatrix.dot(a))print(mymatrix) ...
G = A * B print("Element-wise multiplication:\n", G) 矩阵的转置 矩阵的转置可以通过 .T 属性得到: H = A.T print("Transpose of matrix A:\n", H) 矩阵的逆 矩阵的逆可以通过 np.linalg.inv() 函数计算: I = np.linalg.inv(A) print("Inverse of matrix A:\n", I) 行列式计算 矩阵的...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make...
σ是element-wise 激活函数,上标T表示矩阵的转置。 def activation(input_, act_func): if act_func == 'relu': return np.maximum(input_,np.zeros(input_.shape)) elif act_func == 'linear': return input_ else: raiseException('Activation function is not defined.') def forward_prop(input_vec...