Python中的幾種矩陣乘法
- 同線性代數中矩陣乘法的定義： np.dot()
np.dot(A, B)：對于二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積，同線性代數中矩陣乘法的定義。對于一維矩陣，計算兩者的內積。見如下Python代碼：
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))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
結果如下：
two_multi_res: [[22 28]
[49 64]]
one_result_res: 32
1
2
3
- 對應元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *
在Python中，實現對應元素相乘，有2種方式，一個是np.multiply()，另外一個是*。見如下Python代碼：
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]])
對應元素相乘 element-wise product
element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one
print(‘element wise product: %s’ %(element_wise))
對應元素相乘 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))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
結果如下：
element wise product: [[ 7 16 27]
[16 35 6]]
element wise product: [[ 7 16 27]
[16 35 6]]
更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主
微信掃碼或搜索：z360901061
微信掃一掃加我為好友
QQ號聯系： 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力，如果您喜歡我的文章，感覺我的文章對您有幫助，請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧，狠狠點擊下面給點支持吧，站長非常感激您！手機微信長按不能支付解決辦法：請將微信支付二維碼保存到相冊，切換到微信，然后點擊微信右上角掃一掃功能，選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
