np.dot()函数用法

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Python基础097：np.dot()的用法
若北辰
09-21 1442
本篇主要讲解np.dot()常用于矩阵乘法计算，以下用法分为两种情况来介绍！
【python学习笔记】numpy.dot()函数，time()函数，np.random.rand()函数， np.random.randn()函数
是安澜啊
04-22 959
目录 【养成习惯，点赞再看！】 numpy.dot()函数 time()函数 np.random.rand()函数 np.random.randn()函数 numpy.dot()函数 dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 官方文档： numpy.dot(a, b, out=None) Dot product of two arrays. 两个数组的点积 Specifically, 具体来说 分为一维数组，二维数组，m x n 数组 If both a .
np.dot()运算准则
weixin_43828675的博客
03-31 290
一维数组有3个元素的话，用(3,)表示 二维数组3*3用（3,3）表示 （3,3） * （3,）结果为（3,），即包含3个元素的一维向量 https://blog.csdn.net/优快云_SUSAN/article/details/100158301
NumPy中dot（）函数运算规律
m0_62421114的博客
02-07 1614
dot()函数运算不同与加乘法，正反顺序对值也有影响，本文为对dot()运算的理解笔记 首先看一维与一维的结果 import numpy as np A = np.array([1,2]) B = np.array([3,4]) print(np.dot(A,B)) print(np.dot(B,A)) 11 11 结果均为11，规律如下 再看二维与一维的运算结果 import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4]]) ..
np.dot计算
cuisidong1997的博客
11-13 568
注意：如果y= np.array([[1],[0],[1]])，则y.shape为(3,1),则变成了两个矩阵相乘，则结果为[[ 4] [10]]，其shape为(2,2)y=np.array([[1,2,3,4],[4,3,2,1],[0,1,1,0]])#3X4矩阵。y=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2X3(或者(2,3))矩阵。x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2X3矩阵。x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2X3矩阵。
np.dot()函数
Chenzhinan1219的博客
09-25 9705
Numpy中dot()函数主要功能有两个：向量点积和矩阵乘法。 格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m*n 矩阵 ，y是n*m矩阵，则x.dot(y) 得到m*m矩阵。 一、向量点积 如果处理的是一维数组，则得到的是两数组的內积 输出： 二、矩阵乘法 如果是二维数组（矩阵）之间的运算，则得到的是矩阵积 1.np.dot(x, y), 当x为二维矩阵，y为一维向量，这时y会转换一维矩阵进行计算 首先，我们来看一下一维向量和一位矩阵的不同 ...
Numpy矩阵乘积函数（dot）运算规则解析
广耳即邝
07-11 4957
np.dot(A, B) A为二维m*n的举证，B必须为n*m的矩阵，m和n必须对齐，否则无法运算。结果得到m*m的矩阵 运算顺序如下图： 程序演示如下： import numpy as np A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]] print(np.dot(A, B)) 结果： [[23 17] [56 41]] ...
np.dot()函数的用法详解
12-23
本文将深入解析np.dot()函数的用法，包括向量内积、多维矩阵乘法以及矩阵与向量的乘法。 一、向量内积 向量内积是np.dot()函数的基本应用，它是两个一维数组（向量）之间的运算。向量实际上是一维矩阵，进行内积...
NumPy的np.dot函数：计算点积与矩阵乘积的利器
最新发布
weixin_41544125的博客
03-10 3572
np.dot是 NumPy 库中的一个函数，用于计算两个数组的点积。它支持多种类型的输入数组，包括向量和矩阵，并返回它们的点积或矩阵乘积。对于两个向量（一维数组），np.dot返回它们的点积，即对应元素的乘积之和。对于矩阵和向量的乘积，或者两个矩阵的乘积，np.dot执行标准的线性代数矩阵乘法。下面是一些np.dot。
numpy dot运算规则详解
优快云_SUSAN的博客
08-30 4714
文章目录1. numpy的向量和矩阵表示2. 一维和一维数组的dot3. 一维数组和二维矩阵的dot4. 二维和二维矩阵的dot5. 总结   用numpy编程实现LinearRegression和LogisticRegression算法时，常用到dot方法计算cost函数和gradient，所以对dot需要准确的认识，才能够保证计算过程不出问题。   numpy的dot方法，并不是传统意义上的点...
python np.dot()函数的用法
lens_的博客
11-20 2万+
numpy.dot(a,b) 如果a和b都是一维数组，那么它返回的就是向量的内积。 import numpy as np c = np.arange(0,9) d = c[::-1] np.dot(c,d) Out[35]: 84 如果a和b都是二维数组，那么它返回的是矩阵乘法。  import numpy as np a = [[1, 0], [0, 1]] b = [[4, 1...
numpy中关于np.dot、np.outer、np.matmul、np.multipy、np.inner、np.outer与np.cross几个函数之间的区别
m0_62868188的博客
05-06 1406
array(['a', 'b', 'c'], dtype=object) # 备注：np.array(['a','b','c'])输出：array(['a', 'b', 'c'], dtype='
np.dot()使用方法
热门推荐
skywalker1996的博客
09-06 13万+
np.dot()函数主要有两个功能，向量点积和矩阵乘法，这里我就简单列举了三种最常用到的情况 1. np.dot(a, b), 其中a为一维的向量，b为一维的向量，当然这里a和b都是np.ndarray类型的, 此时因为是一维的所以是向量点积。 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([6, 7, 8, 9......
对NumPy中dot()函数的理解
dielonglu3972的博客
11-30 6440
今天学习到numpy基本的运算方法，遇到了一个让我比较难理解的问题。就是dot函数是如何对矩阵进行运算的。 一、dot()的使用 参考文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组，则得到的是两数组的內...
python中np.dot函数
10-08
在Python中，np.dot函数是NumPy库中的一个函数，用于计算两个数组的点积（内积）。 点积是指两个数组之间对应元素相乘的结果再求和的过程。它适用于一维数组（向量）或二维数组（矩阵）的运算。 以下是np.dot函数的基本用法： ```python import numpy as np # 一维数组的点积 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) dot_product = np.dot(a, b) print(dot_product) # 输出：32 # 二维数组的点积 matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) dot_product = np.dot(matrix_a, matrix_b) print(dot_product) # 输出： # [[19 22] # [43 50]] ```
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