python中np.multiply（）、np.dot（）和星号（*）三种乘法运算的区别

最新推荐文章于 2024-04-25 03:03:49 发布
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博客总结了NumPy中矩阵和数组的乘法规则。np.multiply()是对应位置元素相乘，np.dot()是点乘即矩阵相乘。*运算分情况，数组乘数组是对应位置相乘，矩阵乘矩阵和数组乘矩阵都是矩阵相乘。

转载
总结：对于矩阵和数组
1 np.multiply（）是对应位置元素相乘
2 np.dot（）是点乘，就是按矩阵相乘
3 *分两种 ：
（1 ）数组*数组 就是对应位置相乘
（2）矩阵*矩阵 就是对应矩阵相乘
（3） 数组*矩阵 就是对应矩阵相乘

Python的点乘*和相乘np.dot的区别？『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』
z
01-23 584
首先我们要明白的一点是在Python中的乘法分为矩阵点乘和矩阵相乘，其实根据字面意思就能够知道两者的区别。首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释 Recall that “np.dot(a,b)” performs a matrix multiplication on a and b, whereas “a*b” performs an element-wise multiplication. 矩阵点乘 首先看下英文的解释 In numpy the “*” operator indicates el.
NumPy-核心函数np.dot()深入理解
最新发布
07-04 1604
矩阵乘法和向量点积是基础运算之一，NumPy提供的np.dot()函数作为实现这些运算的核心工具，本文我将从数学原理、函数特性、多维应用及性能优化等角度，全面解析np.dot()的核心机制
numpy中np.dot与np.multiply的区别
Geek的专栏
05-02 3384
1、numpy.linalg norm:范数的求解 http://www.cnblogs.com/zongfa/p/8745853.html 2、np.dot() 对于矩阵：得到的结果就是矩阵相乘的结果 对于一维向量：得到的结果就是向量的内积 # 作用于矩阵 X = np.array([[1,2],[3,4]]) Y = np.array([[5,6],[7,8]]...
np.dot 与 np.multiply 的不同
迪文的博客
02-21 404
np. dot 是点乘 |A B| . |E F| = |A*E+B*G A*F+B*H| |C D| |G H| |C*E+D*G C*F+D*H| np.multiply 是 element - wise 乘积 |A B| ⊙ |E F| = |A*E B*F| |C D| |G H| |C*G D*H| np.dot([[1,2], [3,4]], [[1,2], [2,3]]) array([[ 5, 8], [11, 18]]) np.mult
【Numpy乘法详解】np.multiply()、np.matmul()、np.dot()等
Danger的博客
02-14 5464
【Numpy乘法详解】np.multiply()、np.matmul()、np.dot()等
python中np.multiply()、np.dot()和星号(*)三种乘法运算的区别
10-15
在Python的NumPy库中，`np.multiply()`、`np.dot()` 和 星号(*) 这三个操作分别对应于不同的数学运算： 1. `np.multiply()` (元素级乘法)：这个函数对两个数组进行逐元素的乘法运算，相当于每个对应位置的元素相乘...
python之np.multiply（）、np.dot（）和（*）三种乘法运算
夏普通
06-02 4116
目录np.multiply()函数作用代码示例np.dot()函数作用代码示例星号（*）函数作用代码示例 np.multiply() 函数作用 对应位置相乘 代码示例 import numpy as np Array1 = np.arange(0,4) #数组1 print("数组1:",Array1) Array2 = np.arange(3,7) #数组2 print("数组2:",Array2) Array_result=np.multiply(Array1,Array2) #数组对应元素位置相乘
Python3中的列表、数组和矩阵及*、np.dot和np.multiply解析
qq_35166974的博客
07-15 670
今天用Python进行数据处理的时候，突然发现自己搞不清Python中的列表和数组有啥区别及其运算规则，总是得不到自己想要的结果。于是就开始在网上找相关资料，发现很多资料讲的都十分片面，下面自己总结的各个资料，给大家进行详细的解释： 1.列表、数组和矩阵 列表是Python中最基本的数据结构，列表中可以存储数字、字符串等，因此Python可以通过列表存储数组； 数组是Python扩展库Num...
Python中的几种矩阵乘法（小结）
09-19
本文将深入探讨两种主要的矩阵乘法方法：`np.dot()` 和 `np.multiply()` 或者使用星号 `*` 进行元素级乘法。 首先，让我们详细了解 `np.dot()` 函数。这个函数遵循线性代数中的矩阵乘法规则。`np.dot(A, B)` 用于...
python中numpy模块函数array()和mat()的区别
m0_46471042的博客
08-04 1080
参考https://www.jianshu.com/p/fab721cb5cb1 https://blog.csdn.net/Build_Tiger/article/details/79848808 区别 1）np.array更具通用性，np.mat只适用于二维矩阵，维数超过2以后，np.mat就不适用了。 2）语法上：np.mat既然是为矩阵专门定制的（类比R语言中的matrix），那么肯定有它独特的语法优势 2.矩阵乘法 mat()函数中矩阵的乘积可以使用（星号） * 或 .dot()函数，其结果相
np.dot()和*的区别
qq_43043256的博客
11-05 1616
from numpy import * b = array([[1, 3, 4], [7, 6, 5], [8, 9, 1]]) c = array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]]) print(c*b) 结果是 [[ 1 0 -4] [ 14 0 -...
Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *
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一遍看不懂，我就再看一遍
04-18 38万+
Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot()np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。见如下Python代码：import numpy as np# 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6
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
dot * multiply
zbzckaiA的博客
09-27 267
import numpy as np import pandas as pd list = [1,2,3,4,1,2,3,4] a= np.array(list).reshape(2,4) f = np.array(list).reshape(4,2) b= np.array([1,2,3,4]) c = np.array([1,1,1]) d = np.array([2,2,2]) e =...
numpy 乘法 np.multiply、np.dot、np.matmul、* 的区别
guaidoukx的博客
07-29 1759
总的来说，np.multiply()和*的作用是一样的，np.dot() 和np.matmul()作用是一样的。 1. np.multiply()函数 —— 星号（*）乘法运算 矩阵 - 矩阵：对应位置相乘 矩阵 - 数组：对应位置相乘 数组在后，行与数组相乘 数组 - 矩阵：对应位置相乘 数组在前，列与数组相乘 数组 - 数组：对应位置相乘 数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘矩阵/数组的大小一致...
numpy中的*(矩阵对应位置元素相乘)和np.dot(矩阵执行矩阵乘法运算)
然后就去远行
11-26 1万+
注意矩阵乘法运算中的“*”和“np.dot()”是不一样的。 “*”的意思是给定一个大小为(4,3)的矩阵A和一个大小为(4,3)的矩阵B，两者使用“A*B”得到的矩阵的形状还是(4,3)。 当使用“*”的时候，如果两个矩阵之间的形状不能对应上，则会因为无法匹配而报错。当然如果只有行或者列对应不上可以通过广播使其行和列得到一一对应。 当使用“np.dot()”时，需要一个矩阵为(4,3)，另一个矩...
dot函数和*的区别
weixin_33739646的博客
11-29 1172
dot函数是常规的矩阵相乘 *是特殊的乘法 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,6]] a = np.array(a) b = [[1,2],[4,5],[3,6]] b= np.array(b) #一个（2，3）， 一个（3，2），是可以正常的矩阵相乘的 c = np.dot(a, b) print c -->result: array([[18, ...
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