Numpy中数组的乘法

按照两个相乘数组A和B的维度不同，分为以下乘法：

  1. 数字与一维/二维数组相乘；
  2. 一维数组与一维数组相乘；
  3. 二维数组与一维数组相乘；
  4. 二维数组与二维数组相乘；

numpy有以下乘法函数：

  1. *符号或者np.multiply：逐元素乘法，对应位置的元素相乘，要求shape相同
  2. @符号或者np.matmul：矩阵乘法，形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m)
  3. np.dot：点积乘法

解释：点积，也叫内积，也叫数量积
两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。

在numpy中的一维数组可以看做是行向量也可以当做列向量

1. 数字与一维数组/二维数组相乘

一维数组

二维数组

2. 一维数组与一维数组相乘

逐元素乘法

点积/内积/数量积

3. 二维数组和一维数组相乘

逐元素乘法

为什么A是5行4列能和1行4列的矩阵B逐元素相乘呢？

因为numpy中的广播将1行4列广播成了5行4列，当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制

Numpy中重要的广播概念

矩阵乘法

4. A和B都是二维数组，实现矩阵乘法

Numpy中数组的乘法的更多相关文章

  1. numpy中数组(矩阵)的乘法

    我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项 ...

  2. 关于NumPy中数组轴的理解

    参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-explained/:中文版:https://www.jianshu.com/p/ ...

  3. python numpy中数组.min()

    import numpy as np a = np.array([[1,5,3],[4,2,6]]) print(a.min()) #无参,所有中的最小值 print(a.min(0)) # axis ...

  4. Python NumPy中数组array.min(0)返回数组

    如果没有参数min()返回一个标量,如果有参数0表示沿着列,1表示沿着行.

  5. Python numpy中矩阵的用法总结

    关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类 ...

  6. Numpy中矩阵和数组的区别

    矩阵(Matrix)和数组(Array)的区别主要有以下两点: 矩阵只能为2维的,而数组可以是任意维度的. 矩阵和数组在数学运算上会有不同的结构. 代码展示 1.矩阵的创建 采用mat函数创建矩阵 c ...

  7. numpy 中的reshape，flatten，ravel 数据平展，多维数组变成一维数组

    numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 import numpy as np 使用array对象 arr1=np.arange(12).reshap ...

  8. numpy中三维数组转变成二维数组

    numpy中reshape()函数对三维数组进行转换成二维数组,见下面例子: >>>a=np.reshape(np.arange(18),(3,3,2)) >>> ...

  9. numpy中的快速的元素级数组函数

    numpy中的快速的元素级数组函数 一元(unary)ufunc 对于数组中的每一个元素,都将元素代入函数,将得到的结果放回到原来的位置 >>> import numpy as np ...

随机推荐

  1. 60天shell脚本计划-9/12-渐入佳境

    --作者:飞翔的小胖猪 --创建时间:2021年3月8日 --修改时间:2021年3月12日 说明 每日上传更新一个shell脚本,周期为60天.如有需求的读者可根据自己实际情况选用合适的脚本,也可在 ...

  2. idea教程--如何使用码云管理代码

    1.安装Gitee插件 由于我已经安装过了,请参加白色背景的图 2.idea配置git 3.配置码云账号 4.配置ssh秘钥(注意:如果之前安装git已经配置过了可以跳过此步) (1) 生成SSH秘钥 ...

  3. 判断访问类型是pc端还是移动端

    /**      * 判断访问类型是电脑还是手机      */     $(function(){         var mobile_flag = isMobile(); // true为PC端 ...

  4. ubuntu 下的ftp安装及root身份远程配置

    第一步:在 Ubuntu 中安装 VSFTPD 服务器 //安装 VSFTPD 二进制包 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install vsftpd //使 ...

  5. 在win10操作系统中pycharm启动时无法打开的解决方法

    ''' 当打开pycharm时报错 Error launching Pycharm Failed to load JVM DLL C:\Program Files\Jetbrains\Pycharm ...

  6. 惨，给Go提的代码被批麻了

    hello大家好,我是小楼. 不知道大家还记不记得我上次找到了一个Go的Benchmark执行会超时的Bug?就是这篇文章<我好像发现了一个Go的Bug?>. 之后我就向Go提交了一个PR ...

  7. OA办公软件篇（一）—组织架构

    OA办公软件篇(一)-组织架构 背景 作用 迭代历程 具体实现 写在最后   背景 在说组织架构之前,我们先来说说OA本身. 百度百科解释OA为:办公自动化(Office Automation,简称O ...

  8. Laravel-QueryList-采集

    <?php namespace App\Http\Controllers; use App\Models\NewsModel; use Illuminate\Http\Request; use ...

  9. DBScan聚类，打破形状的限制，使用密度聚类

    如何用花盆摆放成国庆字,并且包围这两个字. 在DBSCAN中衡量密度主要使用的指标:半径.最少样本量 算法原理 *直接密度可达 如果一个点在核心对象的半径区域内,那么这个点和核心对象称为直接密度可达, ...

  10. Seastar 教程（三）

    原文:https://github.com/scylladb/seastar/blob/master/doc/tutorial.md Fiber Seastar 延续通常很短,但经常相互链接,因此一个 ...