Python中的幾種矩陣乘法（小結(jié)）
更新時(shí)間：2019年07月10日 09:49:55 作者：hezhiyao
這篇文章主要介紹了Python中的幾種矩陣乘法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
一. np.dot()
1.同線性代數(shù)中矩陣乘法的定義。np.dot(A, B)表示：
- 對(duì)二維矩陣，計(jì)算真正意義上的矩陣乘積。
- 對(duì)于一維矩陣，計(jì)算兩者的內(nèi)積。
2.代碼
【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，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)元素相乘（element-wise product），有2種方式，
- 一個(gè)是np.multiply()
- 另外一個(gè)是 *
2.代碼
【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]])
# 對(duì)應(yīng)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))
# 對(duì)應(yīng)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?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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