numpy 矩阵乘法

numpy矩阵乘法中遇到的问题 一、* 到底是怎么回事    我们先来看一下问题出在哪以前没有深入接触过、计算过矩阵。一个 1 * 2 矩阵和 6 * 1 矩阵“ *” 运算,得到了一个6 * 2 矩阵,感觉这不科学啊??那么问题出在哪呢?一言蔽之,“*”运算要理解成,对应元素相乘,这句话至关重要我们来看一个例子x1 = np.array([1,2]) x3 = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6]... 阅读详情
import numpy as np

a = np.array([
    [1,1],
    [0,1]
])
b = np.arange(4).reshape(2,2)
print(a)
print(b)
print('************************')
# 对应元素相乘
c = a * b
# 矩阵相乘
c_dot = np.dot(a, b)
c_dot_2 = a.dot(b)
print(c)
print('************************')
print(c_dot)
print('************************')
print(c_dot_2)

结果
[[1 1]
[0 1]]
[[0 1]
[2 3]]


[[0 1]
[0 3]]


[[2 4]
[2 3]]


[[2 4]
[2 3]]

Python 借助 NumPy 优化矩阵乘法运算 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。 阅读详情

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颹蕭蕭 2万+
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jeffery0628
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