3.3 Matrix multiplication 点积和矩阵乘法 由于NumPy 数组基本上是向量和矩阵,因此存在用于点积和矩阵乘法的函数是有意义的。特别是,主要使用的函数是 np.matmul,它接受两个向量/矩阵数组作为输入,并产生点积或矩阵乘法。 下面的代码展示了各种矩阵乘法的示例。当两个输入都是一维的时候,输出是点积。 注意,两个输入矩阵的尺寸必须适用
使用matrix函数 b = np.matrix([[1,0,0],[0,1,0]])print(type(b)) #<class'numpy.matrix'> 2.矩阵乘法API np.matmul():函数名为matrix multiplication的缩写 np.dot() 12的区别:二者都是矩阵乘法。np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。在矢量乘矢量的內积运算中,np.matmul与np.dot没有区别。 3.矩阵...
print'Matrix multiplication' mat23=np.arange(1,7).reshape(2,3) mat32=np.arange(-1,-7,-1).reshape(3,2) dotMatrix=np.dot(mat32,mat23)printdotMatrix printnp.dot(mat23,ones([3,3])) 2、获得方阵的对角线元素,计算方阵的迹,计算方阵的行列式 1 2 3 4 5 6 print"Get diag,trace and d...
dot(A, B) print("Matrix multiplication using np.dot():\n", E) # 方法2:使用 @ 操作符 F = A @ B print("Matrix multiplication using @:\n", F) 元素级乘法 如果你想进行元素级的乘法(即Hadamard积),可以直接使用 * 操作符: G = A * B print("Element-wise multiplication:\n", G) 矩...
dot() performs matrix multiplication transpose() transposes a matrix linalg.inv() calculates the inverse of a matrix linalg.det() calculates the determinant of a matrix flatten() transforms a matrix into 1D array Create Matrix in NumPy In NumPy, we use the np.array() function to create a ...
matrix_a=np.array([[1,2],[3,4]])matrix_b=np.array([[5,6],[7,8]]) # 矩阵乘法 result_matrix=np.dot(matrix_a,matrix_b)print("Matrix Multiplication Result:")print(result_matrix) # 矩阵转置 transposed_matrix_a=np.transpose(matrix_a)print("\nTransposed Matrix A:")print(tra...
print("Matrix multiplication (Dot product) =", np.dot(a, b)) print("Transpose of a =", np.transpose(a)) 4. 逻辑运算 NumPy提供了逻辑运算符,可以在数组的元素级别进行比较和逻辑操作。 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([2, 2, 2]) print("a == b =", np.equal(...
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> >>> A.T # transpose [[ 1. 3.] [ 2. 4.]] >>> X = matrix('5.0 7.0') >>> Y = X.T >>> Y [[5.] [7.]] >>> print A*Y # matrix multiplication [[19.] [43.]] >>> print A.I # inverse [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]]...
as a 1D array, or convert a 1D array into a square matrix with zeros on the off-diagonal dot Matrix multiplication trace 这是迹Compute the sum of the diagonal elements det Compute the matrix determinant eig Compute the eigenvalues and eigenvectors of a square matrix ...
np.transpose(arr)等同于arr.T 主要用在矩阵乘积计算Matrix multiplication 定义:如果矩阵A是m*n,矩阵B是n*p,那么A*B会是一个m*P矩阵,也叫做一般矩阵乘积 有2种计算方法: 由定义公式计算。 向量方法:把向量和各系数相乘后相加起来。 3. 向量表方法:行向量和列向量的内积: ...