numpy里有意思的乘法

最新推荐文章于 2024-10-17 20:58:54 发布
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分类专栏： OpenCV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/caimouse/article/details/103186427
本文通过示例介绍了numpy数组与真值表数组相乘的情况，当使用星乘操作时，真值为True的元素会被保留，可用于数据过滤。详细内容可见《玩转人工智能库-深入浅出OpenCV》课程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数组与一个真值表数组相乘会是怎么样呢？下用来看看例子：

>>> a = np.array([1,2])
>>> b = np.array([True,False])
>>> a * b
array([1, 0])

可以看到星乘之后，真值为True的元素保留下来了，达到过滤的目的。

玩转人工智能库-深入浅出OpenCV
https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26616

【Numpy】详解 Numpy 中的各种”乘法“操作
MortonWang
06-05 1万+
文章目录说明版本np.multiply(x1, x2)函数注释用法示例np.matmul(x1, x2)函数注释用法示例np.dot(a, b)函数注释用法示例总结 说明 文章主要介绍了 Numpy 中几个乘法函数的使用方法，包含较多的代码示例，建议点击目录直达所需内容。在以下示例代码中，均已事前导入Numpy：import numpy as np 版本 Python 3.7.0 Numpy 1.18.1 np.multiply(x1, x2) 函数注释 该函数是逐元素乘法，如果两个参数x1和x2的sh
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numpy乘法
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11-30 201
元素乘法：np.multiply(a,b) 矩阵乘法：np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b) 或直接用 a @ b ! 唯独注意：*，在 np.array 中重载为元素乘法，在 np.matrix 中重载为矩阵乘法)
【Numpy乘法详解】np.multiply()、np.matmul()、np.dot()等
Danger的博客
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【Numpy乘法详解】np.multiply()、np.matmul()、np.dot()等
numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()
qq_43629945的博客
04-25 1万+
np.dot() 向量点积+矩阵乘法；np.multiply() 或者 * 在array下均为元素对位乘，但在mat/matrix下后者变为矩阵乘法；np.matmul() 或者 @ 完全等价，为矩阵乘法；np.prod() 返回数组中元素的乘积，可指定axis；np.outer() 外积，拿第一个向量的元素分别与第二个向量所有元素相乘得到的结果的一行，以此类推
numpy找到最大值坐标_Numpy使用总结，日常够用了
weixin_39606638的博客
11-20 1915
前言想了解 Numpy 的人基本上都是要和数据打交道的，Numpy对数据操作的方法多，底层也是使用 C 实现的，也就是说Numpy处理数据的速度是比较快的，这也体现了 Python 胶水语言的特性。Numpy 也被称为机器学习三剑客之一，另外的就是 Pandas 和 Matplotlib 了，虽然当前有诸如 scikit-learn 机器学习包以及 Pytorch、TensorFlow 深度学习框...
Numpy n维数组的线性变换（Linear algebra on n-dimensional arrays）SVD
qiugengjun的博客
12-23 3078
n 维数组线性变换 看完之后，掌握以下知识： 理解 一维，二维，n维数组在numpy中的不同； 学会使用线性代数相关知识对n维数组操作而不是使用for-loops; 理解n维数组的轴和形状变换。 matrix decomposition(矩阵分解) Singular Value Decomposition（单值分解）: 产生一个压缩的图像近似值 from scipy import misc img = misc.face() # 使用scipy.misc 中的 face image img is a
Python numpy基础
城南讲马堂
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目录 1. Numpy基本操作 1.1 列表转为矩阵：array是numpy中最基础的对象 1.2 维度：array.ndim 1.3 行数和列数()：array.shape 1.4 元素个数：array.size 2. Numpy创建array 2.1 一维array创建 import numpy as np a = np.array([2,23,4], dtype=np.int32) 2.2 多维array创建 a = np.array([[2,3,4], [3,4,5]]
仅使用python标准库（不使用numpy）写一个小批量梯度下降的线性回归算法
莫比的博客
06-05 360
平常使用numpy这样的计算库习惯了，只允许使用标准库还有点不习惯，下面就使用这个过程来写一个。看到一个有意思的题目：仅使用python的标准库，完成一个小批量梯度下降的线性回归算法。
numpy的一个有趣特性
z2539329562的博客
04-22 384
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3]])此时shape为(4, 3)x[1].shape这时x[1]的shape就变为(3, )
numpy数组和矩阵的乘法
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1.当为array时，‘*’、multiply均表示对应元素的乘积，dot()表示矩阵的乘积； 2.当为matrix时，‘*’、dot()表示矩阵的乘积，multiply表示对应元素的乘积； c = np.arange(1,7).reshape(2,3) d = np.arange(1,4).reshape(3,1) np.dot(c,d) array([[14], [32]...
numpy中的各种乘法总结
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1.矩阵乘积 对于多维数组进行np.dot()计算。 2.多维数组按位相乘 注意其中dot乘积对于一维矩阵，也是按着对位相乘得到的。element-wise的对位相乘实现方式有两种，分别是直接*和用np.multiply import numpy as np a = [[1, 3], [8, 5]] b = [[3, 2], [5, 9]] a = np.array(...
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numpy中的数组和矩阵乘法。 直接乘：数组为对应元素乘，矩阵为矩阵乘法； multiply：都是对应元素相乘； dot：都是矩阵乘法
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numpy乘积运算
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
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矩阵乘法：使用dot()matmul()或，遵循线性代数的矩阵内积规则。逐元素乘法：使用，对应位置元素逐一相乘。广播机制：Numpy 广播机制允许不同维度的数组进行矩阵乘法。
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