在NumPy中,当你对数组执行与标量(在这个例子中是数字2)的乘法操作时,这个操作会自动地应用于数组中的每一个元素。这种操作被称为广播(broadcasting),它是NumPy中的一个核心概念,允许NumPy在执行数组运算时更加灵活和高效。 具体来说,a*2这个操作会将数组a中的每个元素都乘以2。因此,数组a中的1变成了2,2变成了...
numpy的广播(Broadcasting) 一、注意 首先我们一定要注意,执行 broadcast 的前提在于,两个ndarray执行的是element-wise(按位加,按位减) 的运算,而不是矩阵乘法的运算,矩阵乘法运算时需要维度之间严格匹配。 例子如下:(当矩阵乘法的时候) importnumpyasnpA=np.zeros((2,4))B=np.zeros((3,4))np.dot(A,B) ...
我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一列或一行),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘。NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法,我们可以用它与其他矩阵执行...
import numpy as np #矩阵的运算 N*M M*K N*K dot函数 arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])print(arr1.dot(arr2)) #注意矩阵乘法顺序print(np.dot(arr1,arr2)) #变为3行print(arr1.reshape(3,-1)) #补充:其他函数和广播机制pr...
1.基本的矩阵操作: '''1.算数运算符:加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5)) print(n1) n2 = n1 + 10 # 对n1进行加法(减法,乘法,除法是一样的用法) print(n2) '''2.利用方法:加(np.add())减(np.subtract())乘(np.multiply())除(np.divide())''' ...
矩阵乘法 numpy.matmul()函数可用于执行两个数组的矩阵乘法。例如,要执行两个2-D数组a和b的矩阵乘法,可以使用以下代码: importnumpyasnp a = np.array([[1,2], [3,4]]) b = np.array([[5,6], [7,8]]) c = np.matmul(a, b) print(c) ...
普通乘法运算: a=np.array([[1,2,3],[3,3,4],[5,5,6],[70,32,10]])print(a*2) 结果: [[ 2 4 6] [ 6 6 8] [ 10 10 12] [140 64 20]] 2.向量化运算:类似于矩阵的运算,行*列 a=np.array([[1,2,3],[3,3,4],[5,5,6],[70,32,10]]) ...
NumPy中的dot()函数:高效矩阵乘法和向量点积运算 参考:numpy.dot() in Python NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一,其中的dot()函数是一个非常强大和常用的工具,用于执行矩阵乘法、向量点积以及更高维数组的乘法运算。本文将深入探讨numpy.dot()函数的用法、特性和应用场景,帮助读者全面理解这个重要的数学运算工具...
>>> a * a # 乘法也是对应位置相乘,与矩阵乘法不同 array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 二、广播规则 当两个要运算的数组,形状不一致时,就需要进行广播(broadcast),使两者的形状一致再进行计算。 >>> a = np.array([[ 0, 0, 0],[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]]) ...