>>> import numpy as np >>> a = np.array([1,2,3]) >>> b = np.array([4,5,6]) >>> a*b array([ 4, 10, 18]) 1. 2. 3. 4. 5. 对于多维数组,星乘的规则也是一样。 >>> a = np.arange(6).reshape((2,3)) >>> b = np.arange(6,12).reshape((2,3)) >>> a ar...
## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>A@B array([[ 7, 10], [15, 22]]) >>>np.dot(A,B) array([[ 7, 10], [15, 22]]) >>>np.multiply(A,B) array([[ 1, 4], [ 9, ...
Python中矩阵运算(基于numpy包) 1 乘法 在数组中,a * a计算对应元素相乘(矩阵点乘);在矩阵中,A*A计算矩阵乘法 np.multiply()计算对应元素相乘(矩阵点乘) np.dot()计算矩阵乘法 importnumpyasnp a=np.array([[1.,2.],[3.,4.]]) b=a*a#矩阵点乘c=np.multiply(a,a)#矩阵点乘d=np.dot(a,a)#矩...
python numpy中点乘,星乘(*)和np.dot的区别 先看看栗子 代码语言:javascript 复制 importnumpy a=numpy.array([[1,2],[3,4]])b=numpy.array([[5,6],[7,8]])#*号 a*b>>>array([[5,12],[21,32]])#dot a.dot(b)>>>array([[19,22],[43,50]])numpy.dot(a,b)>>>array([[19,22]...
1. numpy 1)点乘 1importnumpy as np23w = np.array([[0.4], [1.2]])4x = np.array([range(1,6), range(5,10)])56printw7printx8printw*x 运行结果如下图: 2)矩阵乘 1importnumpy as np23w = np.array([[0.4, 1.2]])4x = np.array([range(1,6), range(5,10)])56printw7printx8...
1. 当为array的时候, 默认d*f就是对应元素的乘积,multiply也是对应元素的乘积,dot(d,f)会转化为矩阵的乘积, dot点乘意味着相加,而multiply只是对应元素相乘,不相加。 2. 当为mat的时候, 默认d*f就是矩阵的乘积,multiply转化为对应元素的乘积,dot(d,f)为矩阵的乘积。
向量,在numpy里被叫做array,对应的乘法操作有*,matmul,multiply,dot。当然乘起来的效果是不一样的。 普通乘法* 对于array这个是点乘,就是对应位置乘法。 a=np.arange(4).reshape(2,2)b=np.arange(4).reshape(2,2)a*b-结果array([[0,1],[4,9]]) ...
1.对于array对象,若是一维数组(行向量),array.T并不会把行向量转化成列向量,见下: importnumpyasnp A=np.array([0,1,2,3])print("A: "+str(A))print("A转置后:"+str(A.T))B=np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7]])print("B: "+str(B))print("B转置后:"+str(B.T)) ...
Numpy的矩阵乘法是dot(@),对应位置元素相乘(点乘)是multiply(*),和直觉是正好相反的,而运算符重载“*”、“@”并不完全等于dot、multiply,在不同类型之间的行为有所区别: import numpy as np a = np.matrix([[1,2], [4,5]]) v = np.matrix([[7], [8]]) c = np.dot(a,v) # 向量点积或矩...