【Python】如何用 python 计算矩阵相乘 - numpy.dot()

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Python】如何用 python 计算矩阵相乘 - numpy.dot()。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


一、如何用 python 计算矩阵乘法?

使用 Numpy 包里的 dot() 函数。

该函数主要功能有两个:向量点积矩阵乘法

格式:x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y)
x 是m × n 矩阵 ,y 是 n×m 矩阵,则 x.dot(y) 得到 m×m 矩阵。


二、实例

  1. 向量相乘,得到内积
import numpy as np
x=np.array([0,1,2,3,4]) #等价于 x=np.arange(0,5)
y=x[::-1]
print(x)
print(y)
print(np.dot(x,y))

输出结果:

[0 1 2 3 4]
[4 3 2 1 0]
10
  1. 矩阵相乘,得到矩阵的积

(1)实例 1

import numpy as np
x=np.arange(0,5)
# 0,10,是随机数的方位,size=(5,1),也就是5维矩阵,且每一维元素数为1个
y=np.random.randint(0,10,size=(5,1))
print(x)
print(y)
# 查看矩阵或者数组的维数
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y))

输出结果:

[0 1 2 3 4]
[[1]
 [7]
 [1]
 [3]
 [8]]
x.shape:(5,)
y.shape(5, 1)
[50]

(2)实例 2

import numpy as np
x=np.arange(0,6).reshape(2,3)
y=np.random.randint(0,10,size=(3,2))
print(x)
print(y)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y)) 

输出结果:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510832.html

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
[[1 8]
 [6 1]
 [3 9]]
x.shape:(2, 3)
y.shape(3, 2)
[[12 19]
 [42 73]]

参考链接

  1. Numpy——np.dot()函数用法

到了这里,关于【Python】如何用 python 计算矩阵相乘 - numpy.dot()的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【易混区分】 tensor张量 Numpy张量的各种矩阵乘法、点积的函数对比 (dot, multiply,*,@matmul)

    又称为数量积、标量积(scalar product)或者内积(inner product) 它是指实数域中的两个向量运算得到一个实数值标量的二元运算。也就是对应元素的位置相乘 举例: 对于向量 a = ( x 1 , y 1 ) 和 b = ( x 2 , y 2 ) ,他们的点积就是 a ⋅ b = x 1 x 2 + y 1 y 2 a=(x_1,y_1)和b=(x_2,y_2),他们的点

    2024年01月25日
    浏览(46)
  • numpy 矩阵向量相除(python)

    下面看一个简单的例子就明白了

    2024年02月13日
    浏览(34)
  • python实现混淆矩阵(numpy)

    假设有A、B、C、D、E五个类别 step1:将pred和label进行一对一组合 Step2:遍历list_pred_label,将其中的类别转为混淆矩阵索引(A:0,B:1,C:2,D:3,E:4) step3:对混淆矩阵进行赋值

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • 【python】使用numpy创建同心矩阵

    输入一个正奇数N,创建一个N*N的矩阵满足: 1. 矩阵中心的元素为N,其外层被N-1包围; 2. N-1的外层被N-2包围; 3. 依次循环,直到形成一个N*N的矩阵。 很容易可以计算得出,矩阵元素从内到外递减,最外层的元素为(N+1)/2. 我们可以使用numpy从外向内地填充矩阵;首先生成一个

    2024年02月13日
    浏览(43)
  • Python numpy - 数组与矩阵的运算

    目录  数组array 一 数组的函数 unique函数  sum函数  max函数 二 数组的加减 三 数组的乘除  矩阵matrix 一 矩阵的生成 二 矩阵的加减 三  矩阵的乘法 创建数组a和b用来运算(至少两个) 数组常用函数 函数 作用 unique() 求数组里的唯一值,输出从小到大排列 sum() 对数组整

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • Python学习(2)-NumPy矩阵与通用函数

    文章首发于:My Blog 欢迎大佬们前来逛逛 data:表示输入的 数组 或者 字符串 ,使用‘,’分割列,使用‘;’分割行 创建两个普通的矩阵: 需要注意:mat创建的矩阵是不会产生副本的,即 共享内存 : matrix也是创建矩阵的: data:数组或者字符串,与mat一样 copy:表示创建

    2024年03月25日
    浏览(30)
  • python中numpy矩阵的零填充

    目录 需求:  方法: 一、再new一个更大的所需要的矩阵大小   二、pad函数  其他想法 对于图像处理中的一些过程,我需要对读取的numpy矩阵进行size的扩充,比如原本是(4,6)的矩阵,现在需要上下左右各扩充3行,且为了不影响数值计算,都用0填充。 比如下图,我有一个

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • Python库第一课:基础Numpy知识(下):矩阵

            好的,我们今天继续来学习Numpy的基础,昨天,已经介绍完Numpy的成员之一——数组,今天,在接着介绍其另一大成员——矩阵,也是应用非常广泛的成员。         矩阵,在线性代数中是几乎贯穿全文的成员,因此,这里需要较高的线性代数的基础。在这里,默认

    2024年02月03日
    浏览(54)
  • Python,Numpy 轻松实现矩阵每一列升序排列

    my_array.sort()改变有序数组并返回已排序数组。 np.sort(my_array)返回已排序数组的副本,因此原始数组不会改变。 以下是可选参数。 axis:int,可选—要排序的轴。默认值为-1,表示沿最后一个轴排序。 kind:{\\\'quicksort\\\',\\\'mergesort\\\',\\\'heapsort\\\',\\\'stable\\\'},可选—排序算法。默认为\\\'quic

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • Python读取一个csv文件并转换为Numpy矩阵

    利用pandas库读取,转为numpy矩阵 注意读取csv文件时第一行数据默认不读,因此需要给csv加一行。   运行结果  

    2024年02月12日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包