时间:2021-05-22
向量点乘 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) :
>>> aarray([1, 2, 3])>>> barray([ 1., 1., 1.])>>> np.multiply(a,b)array([ 1., 2., 3.])>>> np.dot(a,b)6.0矩阵乘法 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) :
>>> cmatrix([[1, 2, 3]])>>> dmatrix([[ 1., 1., 1.]])>>> np.multiply(c,d)matrix([[ 1., 2., 3.]])>>> np.dot(c,d)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: shapes (1,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)写代码过程中,*表示对应分量相乘 (multiply) :
>>> a*barray([ 1., 2., 3.])>>> c*dTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 343, in __mul__ return N.dot(self, asmatrix(other))ValueError: shapes (1,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)以上这篇对python中的乘法dot和对应分量相乘multiply详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下:importnumpyasnp1.np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的
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mult
1.同线性代数中矩阵乘法的定义:np.dot()np.dot(A,B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两
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【c
一、矩阵乘法定义矩阵Ax×y和矩阵Bu×v相乘的前提条件是y==u,并且相乘后得到的矩阵为Cx×v(即A的行和B的列构成了矩阵C的行列);二、矩阵类封装我们用C