本文将详细介绍Python中如何进行矩阵乘法和点乘运算,并探讨它们的应用领域。 一、矩阵乘法 矩阵乘法是指两个矩阵相乘的运算。在Python中,可以使用NumPy库来进行矩阵乘法的计算。 我们需要导入NumPy库: ```python import numpy as np ``` 然后,我们可以创建两个矩阵A和B,并进行矩阵乘法运算: ```python A = np....
上述代码中,我们首先使用NumPy的array函数定义了两个矩阵A和B,然后使用dot函数进行矩阵相乘,将结果保存在矩阵C中。最后,使用print函数输出矩阵C的值。 矩阵的点乘 矩阵的点乘是指将一个矩阵的对应元素与另一个矩阵的对应元素进行相乘,然后将相乘的结果相加得到的结果。两个矩阵进行点乘的条件是两个矩阵的行数和列数...
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a*a计算对应元素相乘(矩阵点乘) matmul(a,a)计算矩阵乘法 reduce_sum(a,0) 计算列和 reduce_sum(a,1) 计算行和 importtensorflowastf a=tf.constant([[1.,2.],[3.,4.]]) b=a*a#矩阵点乘c=tf.matmul(a,a)#矩阵乘法d=tf.reduce_sum(a,0)#列和e=tf.reduce_sum(a,1)#列和withtf.Session...
若w 为m*n的矩阵,x 为m*n的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个m*n的矩阵。 w的列数只能为1或与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算; 2)矩阵乘 --- 按照矩阵乘法规则做运算 若w 为m*p的矩阵,x 为p*n的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一个m*n的矩阵。 只有...
a*a计算对应元素相乘(矩阵点乘) matmul(a,a)计算矩阵乘法 reduce_sum(a,0) 计算列和 reduce_sum(a,1) 计算行和 importtensorflowastfa=tf.constant([[1.,2.],[3.,4.]])b=a*a#矩阵点乘c=tf.matmul(a,a)#矩阵乘法d=tf.reduce_sum(a,0)#列和e=tf.reduce_sum(a,1)#列和withtf.Ses...
目录 收起 一、tf.multiply()是点乘 二、tf.matmul()是矩阵相乘 一、tf.multiply()是点乘 tf.multiply(x,y)是两个矩阵对应的数据相乘,所以要求x和y的shape要一样才行,例如x=[2,3],y=[2,3] from numpy import random import tensorflow as tf x_array = random.random(size=(2, 3)) y_...
2)矩阵乘 --- 按照矩阵乘法规则做运算 若w 为m*p的矩阵,x 为p*n的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一个m*n的矩阵。 只有w 的列数 == x的行数时,才能进行乘法运算 1. numpy 1)点乘 1importnumpy as np23w = np.array([[0.4], [1.2]])4x = np.array([range(1,6), range(5,10)])56pri...
若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到⼀个 m*n 的矩阵。只有 w 的列数 == x的⾏数时，才能进⾏乘法运算 1. numpy 1）点乘 1import numpy as np 2 3 w = np.array([[0.4], [1.2]])4 x = np.array([range(1,6), range(5,10)])5 6print w ...
矩阵点乘,也称为内积或元素乘法,是指两个形状相同的矩阵对应元素相乘后得到的新矩阵。其结果是与原矩阵形状相同的矩阵。 Python实现矩阵点乘 在Python中,我们可以使用NumPy库来方便地实现矩阵的点乘。以下是一个示例代码: python import numpy as np # 定义两个矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B ...