np.matmul(a,b) 三者完全等价,即矩阵乘,也就是初中就学过的那个矩阵乘法。这里实际上用到了numpy的广播机制完成抽象的矩阵乘计算。 a*b np.multiply(a,c) a*c np.multiply(a,c) *和multiply完全等价,即哈达玛积,或点积, 哈达玛积在数学上要求a和b两个进行哈达玛积的矩阵的size完全一致,但是numpy和tf,...
Python/Numpy 矩阵运算符号@ A= np.matrix('3 1; 8 2')B= np.matrix('6 1; 7 9') A@B matrix([[25, 12], [62, 26]])
逻辑运算符有三个,分别是and、or和not。and字面意思是“而且”,所以and运算符会连接两个布尔值,如果两个布尔值都是True,那么运算的结果就是True;左右两边的布尔值有一个是False,最终的运算结果就是False。相信大家已经想到了,如果and左边的布尔值是False,不管右边的布尔值是什么,最终的结果都是False,所以在做运算...
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注: 不管MATLAB还是Python/Numpy,在进行矩阵乘法的运算时候,必须满足矩阵A的列数和矩阵B的行数相同。 然而,在进行向量点积的时候,只需要满足向量x和向量y的维数相同,而不需要对某个向量进行转置操作。 发布于 2020-05-04 12:15 矩阵 Matlab Python
numpy中的矩阵乘的api: 1、a * b 2、numpy.dot(a,b) 3、numpy.multiply(a,b) 4、numpy.matmul(a,b) 5. a @ b a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([5,6]) c = np.array([[5,6],[7,8]]) a@b np.dot(a,b) ...