numpy 矩阵求和小技巧

多维张量求和
最新推荐文章于 2025-06-16 16:55:14 发布
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本文介绍了一种求多维张量（矩阵）所有元素之和的方法，通过将多维张量转换为一维向量简化计算过程。

求多维张量（矩阵）所有元素之和。

import numpy as np
Y = np.random.randn(3,4,5)
sum_matrix = np.sum(np.reshape(Y,(Y.size,)))

技巧就是把Y变为一维向量。

深度解析：使用 NumPy 计算均值、标准差和方差
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06-16 783
矩阵乘法是线性代数中的基本运算，在众多领域如物理学、计算机图形学、机器学习、数据分析等都有广泛应用。Python 作为一种流行的编程语言，本身提供了基本的数据结构和运算功能，但在处理大规模矩阵乘法时效率较低。NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，它提供了高效的多维数组对象和处理这些数组的函数。本文章的目的是详细介绍如何使用 NumPy 来优化矩阵乘法运算，涵盖从基本概念到实际应用的各个方面，帮助读者深入理解和掌握利用 NumPy 进行矩阵乘法优化的方法。
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