2.26.3.2.1 定义手动向量化函数 importnumpyasnpimportnumbaasnb# 使用 Numba 定义手动向量化函数@nb.njit(parallel=True)defmanual_vectorized_matrix_multiply(a,b,c):n,m=a.shape m,k=b.shapeforiinnb.prange(n):forjinnb.prange(k):sum=
内积,即2个矩阵(广播之后),执行对应元素乘法 ## import numpy as np rng = np.random.default_rng() m=3 n=4 A=rng.integers(1,9,size=(m,1)) B=rng.integers(1,9,size=(1,n)) print("%s@A;\n%s@B;\n%s@A*B;\n"%(A,B,A*B)) ## matrix broadcasting (m,1)&(1,n)->(m,n)...
# 矢量与矩阵加法 vector = np.array([1, 2, 3]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("Vector + Matrix: \n", np.add(vector, matrix)) # 矩阵乘法 matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("Matrix Multipl...
Numpy的matrix是继承自NumPy的二维ndarray对象,不仅拥有二维ndarray的属性、方法与函数,还拥有诸多特有的属性与方法。同时,Numpy中的matrix和线性代数中的矩阵概念几乎完全相同,同样含有转置矩阵,共轭矩阵,逆矩阵等概念。 (1) 创建Numpy矩阵 Numpy中可使用mat、matrix或bmat函数来创建矩阵。使用mat函数创建矩阵时,若输入mat...
= np.array([4, 5, 6]) result_vector = np.multiply(arr1, arr2) print(f"向量乘法(点乘)结果: {result_vector}") # 矩阵乘法 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result_matrix = np.dot(A, B) print(f"矩阵乘法结果: {result_matrix}") ...
基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包...
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) vector == 10 #array([False, True, False, False], dtype=bool) matrix = numpy.array([[5, 10, 15],[20, 25, 30],[35, 40, 45],[2,3,4]]) second_column_25 = (matrix[:,1] == 25) ...
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法(矩阵乘以列向量) result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用 element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)©...
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 库,几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准,在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、...
向量vector 是一维数组,一个向量的大小可以用一个整数表示。 矩阵matrix 是二维数组,一个矩阵的大小可以用一个有序二元整数对表示, 即(行数,列数) 张量tensor 是任意维数组(并非无穷维)。一个张量的大小是一个向量, 向量的第n个元素描述了张量在第n维上的大小,可以用三维张量的长宽高来理解。