numpy中matrix*array、matrix*matrix和arrary*array的区别

最新推荐文章于 2024-10-16 14:39:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-16 14:39:41 发布 · 272 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#矩阵乘法 #点乘 #matrix #array #numpy

本文详细解析了矩阵与数组间的三种乘法运算：矩阵与矩阵的乘法、矩阵与数组的乘法以及数组与数组的对应元素相乘。通过具体示例帮助读者理解不同乘法运算的区别。

1、matrix*array

表示的是矩阵乘

2、matrix*matrix

表示的是矩阵乘

3、arrary*array

表示的是对应的元素相乘

大学计算 - NumPy库的矩阵运算
Junds0的博客
04-19 506
NumPy库提供了matrix类，使用matrix类创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和matlab十分类似。为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是矩阵的Moore-Penrose逆，2.矩阵的基本运算，3.linalg模块的常用函数。为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是ndarray类型，2.矩阵的基本运算，3.linalg模块的常用函数。为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是matrix类型，2.矩阵的基本运算，3.linalg模块的常用函数。
ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity
kuyecsl的博客
01-03 2682
再扯一句题外话，考虑到adaboost的权重作用，其实这样取值也有不合理之处，就是你默认错的再多的分类器，他错到一定程度的话他在最后集成的时候权重都会是一样的。可以发现我对分母进行了取最值操作，这样保证了分母不会出现为0的情况，所以alpha是一定存在的。是因为alpha过大或者不存在，从而导致aggClassEst变成了[[Nan]],最后传参的时候就直接变成了空的。所以就是问题就是因为：weightedError=1，导致后面出现log溢出了，alpha为inf或者nan。
详解numpy中的array（附实例源码）
liwenxiang629的博客
12-15 7333
Numpy定义 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用，这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 NumPy 主要应用包括： 机器学习模型：在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值...
Numpy的使用
xjb2907321的博客
10-16 389
python numpy
【Python】numpy——数组array
fftx_00的博客
01-01 1万+
import numpy as np Numpy的主要对象是同质的多维数组array 创建Numpy数组一般有三种方法： （1）通过传入可迭代对象创建，我将之称为基本方法np.array() （2）使用Numpy内部功能函数，内部方法 （3）使用特殊的库函数，特殊方法 (1)np.array() (2)np.ones()、np.zeros()、np.eye()、np.empty() 函数zeros创建一个都是0的数组， 函数ones创建一个都是1的数组， 函数empt...
理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵)
weixin_33966365的博客
10-23 1796
一、哥，我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住，学习的时候会被奇怪名字吓住（如“拉普拉斯不等式”）。这与情感化设计本质一致：界面设计好会让人觉得这个软件好用！ 所以，当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候，难免会心生畏惧（即使你已经学过），正常心理。实际上，这玩意确实有点复杂。 然而，这却是屌丝逆袭的一个好机会。 CSS同行间： 你是不是有这样的感觉：哎呀呀，每...
matrix与array索引表示的含义
the_marvellous_yolk的博客
02-28 464
今天新见到了一种索引表示法： matrix[x,y]=z 由于遍寻度娘而查询未果，我就自己理解了一下，若有朋友能之处错误之处，我将不胜感激。 先举个栗子： A matrix([[ 0, 2, 6, 4], [100, 0, 3, 100], [ 7, 100, 0, 1], [ 5, 100, 12, 0]]) B array([[0., 0., 0....
numpy中的matrix与array的区别(Matlab矩阵运算对比)
haoweixl的博客
07-31 2401
matrix与array的区别1. 定义（维基定义）数组矩阵numpy定义numpy.ndarraynumpy.matrix2. 乘法运算类型及其定义 1. 定义（维基定义） 数组 数组（英语：Array），是由相同类型的元素（element）的集合所组成的资料结构，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的储存地址。 没有规定数组维度-->可以是任意的，eg：一维，二维，多维etc 矩阵 数学上，一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。 规定了矩阵维
arrary
03-22
比如，在Python中，数组可以使用列表（list）或array模块，甚至numpy库，但根据引用中的内容，用户可能更关注基础列表结构。在Java中，数组是固定长度的，初始化后不可改变长度，这点需要提到。 可能还需要比较两种...
任务描述 本关任务：根据本关所学知识，补全右侧代码编辑器中缺失的代码，完成程序的编写并通过所有测试用例。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 怎样安装NumPy； 什么是ndarray对象； 如何实例化ndarray对象。 怎样安装NumPy 本地想要安装NumPy其实非常简单，进入命令行，输入pip install numpy即可。 什么是ndarray对象 NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧，其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化，接口也非常友好（总之就是用起来很爽）。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个 核心数据结构ndarray 。 ndarray的全称是N-Dimension Arrary，字面意义上其实已经表明了一个ndarray对象就是一个N维数组。但要注意的是，ndarray是同质的。同质的意思就是说 N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的 。 (PS: python中的list是异质的) 。 ndarray对象实例化好了之后，包含了一些基本的属性。比如shape，ndim，size，dtype。其中： shape:ndarray对象的形状，由一个tuple表示； ndim:ndarray对象的维度； size:ndarray对象中元素的数量； dtype:ndarray对象中元素的数据类型，例如int64，float32等。 来看个例子，假设现在有一个3行5列的矩阵（ndarray）如下： array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) 那么该ndarray的shape是(3, 5)(代表3行5列)； ndim是2(因为矩阵有行和列两个维度)； size是15(因为矩阵总共有15个元素)； dtype是int32(因为矩阵中元素都是整数，并且用32位整型足够表示矩阵中的元素)。 示例代码如下： # 导入numpy并取别名为np import numpy as np # 构造ndarray a = np.arange(15).reshape(3, 5) # 打印a的shape，ndim，size，dtype print(a.shape) print(a.ndim) print(a.size) print(a.dtype) 如何实例化ndarray对象 实例化ndarray对象的函数有很多种，但最为常用的函数是array，zeros，ones以及empty。 使用array函数实例化ndarray对象 如果你手头上有一个python的list，想要将这个list转成ndarray，此时可以使用NumPy中的array函数将list中的值作为初始值，来实例化一个ndarray对象。代码如下： import numpy as np # 使用列表作为初始值，实例化ndarray对象a a = np.array([2,3,4]) # 打印ndarray对象a print(a) 使用zeros，ones，empty函数实例化ndarray对象 通常在写代码的时候，数组中元素的值一般都喜欢先初始化成0，如果使用array的方式实例化ndarray对象的话，虽然能实现功能，但显得很麻烦（ 首先要有一个全是0的list ）。那有没有简单粗暴的方式呢，有！！那就是zeros函数，你只需要把ndarray的shape作为参数传进去即可。代码如下： import numpy as np # 实例化ndarray对象a，a是一个3行4列的矩阵，矩阵中元素全为0 a = np.zeros((3, 4)) # 打印ndarray对象a print(a) 如果想把数组中的元素全部初始化成1，聪明的你应该能想到就是用ones函数，ones的用法与zeros一致。代码如下： import numpy as np # 实例化ndarray对象a，a是一个3行4列的矩阵，矩阵中元素全为1 a = np.ones((3, 4)) # 打印ndarray对象a print(a) 如果01大法满足不了你，想要用随机值作为初始值来实例化ndarray对象，empty函数能够满足你。empty的使用方式与zeros和ones如出一辙，代码如下： import numpy as np # 实例化ndarray对象a，a是一个2行3列的矩阵，矩阵中元素全为随机值 a = np.empty((2, 3)) # 打印ndarray对象a print(a) 编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End中填充代码，根据测试用例的输入，实例化出对应的ndarray对象并打印。 具体要求请参见后续测试样例。 请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！ 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。 shape：为需要实例化出来的ndarray对象的shape； data：表示需要实例化出来的ndarray对象中元素的值。 例如：{'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}表示ndarray对象的形状为1行2列，第1行第1列的值为1，第1行第2列的值为2。 测试输入： {'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]} 预期输出： [[1 2]]
最新发布
05-17
NumPy 提供了多种方法用于创建 `ndarray` 对象，包括但不限于 `numpy.array`、`numpy.zeros`、`numpy.ones` 和 `numpy.empty`。每种方法适用于不同的场景，具体取决于所需初始化的内容和性能需求。 #### 方法一：...
ARRAY实现MATRIX运算
10-31
用ARRAY写MATRIX的运算 只有CPP文件。 已很很简单的代码！
numpy.array函数详解
Android 小萌新的博客
01-21 17万+
  介绍 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) 作用：创建一个数组。   参数说明： object:数组 公开数组接口的任何对象，__array__方法返回数组的对象，或任何（嵌套）序列。   dtype ： 数据类型，可选 数组所需的数据类型。如果没有给出，那么类...
【C++】Eigen入门之密集矩阵 2 - Array操作
lemonxiaoxiao的博客
12-06 2373
参考：https://blog.youkuaiyun.com/whereismatrix/article/details/104400205?spm=1001.2014.3001.5501 简介 在Eigen内，有Matrix，vector进行线性代数的相关运算，但也需要执行对矩阵内的系数的相关操作时，这是正常的功能需求。Eigen中的Array类就是满足此需求的。 Array 定义 和前面介绍的Matrix和Vector类似，Array类也是一个模板类。 特殊一点的地方在于，Array有一维数组，还有多维数组。 .
Matrix用法
androiddongshu的博客
07-07 6202
Android中Matrix用法实例分析 这篇文章主要介绍了Android中Matrix用法,以实例形式分析了Matrix矩阵运算的常用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Android中Matrix用法。分享给大家供大家参考，具体如下： Matrix ，中文里叫矩阵，高等数学里有介绍，在图像处理方面，主要是用于平面的缩放、平移、旋
初学--Python numpy教程
Olaking的专栏
01-06 4775
本文转载自：http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html 先决条件 在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例，你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可
Eigen的Matrix和Array
qq_40259395的博客
02-20 2043
Matrix与Array对象可以相互转换，内部数据类型一致，在运算上进行分离。 Matrix的运算遵守矩阵运算规则，Array则提供更加灵活的运算，比如对应系数相乘，向量加数量等，为Matrix提供了所谓coefficient-wise的运算补充。 #include <Eigen/Dense> #include <iostream> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { MatrixXf m
numpy 练习题 —— nndl
Lynch的博客
11-05 5649
numpy 的array操作 1.导入numpy库 import numpy as np 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出 a的第一个元素（值为4） a = [4, 5, 6] a = np.array(a) print(type(a)) print(a.shape) print(a[0]) ...
numpy.array的作用
hotpants的博客
05-07 5583
np.array函数的作用：列表不存在维度问题，但数组是有维度的，而np.array()的作用就是把列表转化为数组，也可以说是用来产生数组。 numpy document中对list和numpy array区别的解释： 【3.5 What’s the difference between a Python list and a NumPy array?】 NumPy gives you an enormous range of fast and efficient ways of creating ..
python中数组（numpy.array）的基本操作
热门推荐
fu6543210的博客
10-21 55万+
  为什么要用numpy     Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。     Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解)，也...
Python Numpy：数组array与矩阵matrix深度解析
在Python的科学计算库NumPy中，数组(array)和矩阵(matrix)是核心组件，它们提供了高效的数据结构和操作，特别是在处理多维数据时。数组是NumPy的核心，主要对象是一维或多维同类型元素的集合，这些元素可以通过整数...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值