Python中的几种矩阵乘法(小结)

yipeiwu_com5年前Python基础

一.  np.dot()

1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示:

  • 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积。
  • 对于一维矩阵,计算两者的内积。

2.代码

 【code】

import numpy as np

# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-D array: 3 x 2
two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two)
print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res))

# 1-D array
one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3])
one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6])
one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)
print('one_result_res: %s' %(one_result_res))

 【result】

two_multi_res: [[22 28]
                [49 64]]
one_result_res: 32

二. np.multiply()或 *

1.在Python中,实现对应元素相乘(element-wise product),有2种方式,

  • 一个是np.multiply()
  • 另外一个是 *

2.代码

【code】

import numpy as np

# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
another_two_dim_matrix_one = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]])

# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one
print('element wise product: %s' %(element_wise))

# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise_2 = np.multiply(two_dim_matrix_one, another_two_dim_matrix_one)
print('element wise product: %s' % (element_wise_2))

【result】

element wise product: [[ 7 16 27]
                       [16 35  6]]
element wise product: [[ 7 16 27]
                       [16 35  6]]

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

解决python中画图时x,y轴名称出现中文乱码的问题

解决python中画图时x,y轴名称出现中文乱码的问题

如下所示: #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplot...

python获取android设备的GPS信息脚本分享

在android上,我们可以使用QPython来编写、执行Python脚本。它对很多android 系统函数进行了方便的封装,使用QPython编写功能简单的小程序异常方便。 这个示例是...

安装python及pycharm的教程图解

安装python及pycharm的教程图解

一.安装python 进入python官网,点击依次点击红色选中部分,开始下载。。。 下载完成后,打开安装包,如下有两个选项,一个是立即安装,另一个自定义安装,如果C盘空间足够的话,直...

Python计算三维矢量幅度的方法

本文实例讲述了Python计算三维矢量幅度的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: from numpy import * from math import * a=(['x','y...

使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程

 Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能。 例如让我们看看Django web框架,该...