numpy.matmul处理一维数组的 3维以上的性质

最新推荐文章于 2025-06-03 15:54:18 发布
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分类专栏： numpy 线性代数
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yu_1628060739/article/details/102720385?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
版权
不同维度矩阵相乘
智国的博客
08-07 1万+
在深度学习中经常会遇到不同维度的矩阵相乘的情况，本文会通过一些例子来展示不同维度矩阵乘法的过程。 总体原则：在高维矩阵中取与低维矩阵相同维度的分片来与低维矩阵相乘，结果再按分片时的顺序还原为高维矩阵。相乘结果的维度与原来的高维矩阵一致。 二维乘一维 三维乘一维 三维乘二维 ...
无涯教程-NumPy - matmul函数
无涯教程
10-20 568
numpy.matmul()函数返回两个数组的矩阵乘积，虽然它为二维数组返回正常乘积，但如果任一参数的维数> 2，则将其视为驻留在最后两个索引中的矩阵堆栈，并进行相应广播。无涯教程网提供numpy.matmul()函数返回两个数组的矩阵乘积，虽然它为二维数组返回正常乘积，但如果任...另一方面，如果任一自变量是一维数组，则通过在其维上附加1来将其提升为矩阵，然后在乘法后将其删除。NumPy 中的 matmul函数 - 无涯教程网。
tensor matmul的对3维张量的处理
louzhengzhai的博客
08-09 3116
torch.matmul(a,b)处理的一般是a和b的最后两个维度，假设a的维度为B*F*M,b也为B*F*M, 在对a,b做相乘操作的时候，需要完成对B的维度顺序的变换，通过permute(0, 2, 1)变换为B*M*F。 通过变换后进行torch.matmul(a,b)得到结果为B*F*F，在除了最后两个维度的的之前维度上都被认为是Batch。 示例1： >>> i...
详细的np.matmul / np.dot / np.multiply / tf.matmul / tf.multiply / *
xinjieyuan的博客
10-08 1783
常见的矩阵操作和类型总结我们给定的数据功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 总结 无论是tensorflo...
tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别以及怎么理解三维数组的shape含义
weixin_45459911的博客
04-27 1943
tf.matmul（）是常见的矩阵相乘运算，而tf.multiply（）则是两个矩阵中对应元素的相乘运算。 具体用法： multiply 等同与* ，用于计算矩阵之间的element-wise 乘法，要求矩阵的形状必须一致(或者是其中一个维度为1)，否则会报错. matmul 是tensor的矩阵乘法, 参与运算的两个tensor维度、数据类型必须一致， 参与运算的是最后两维形成的矩阵，如...
Python中的3D矩阵操作
09-21 1131
迷途小书童读完需要6分钟速读仅需 2 分钟3D 矩阵又称为立体矩阵，是指一个具有三个维度的矩阵结构。相比二维矩阵，它增加了一个深度维度。在 3D 矩阵中，第一个维度表示行数，第二个维度表示列数，第三个维度表示层数或深度，可以想象成一个多层的立方体结构。三维矩阵通常也称为 NxNxN 矩阵，在计算机视觉、医学成像、深度学习、增强现实等各个领域和应用中都非常有用。本文中，我们将逐步介绍在 Python...
python numpy.matmul
08-22
这里的结果是一个新的numpy数组，它是两个输入数组的矩阵乘法的结果。可以通过指定out参数来将结果存储在预先分配的数组中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[....
numpy.matmul
08-17
根据引用，当传入的参数都是二维数组时，np.matmul()会计算这两个数组的矩阵乘法，并返回结果。例如， #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [numpy中matmul的使用（个人笔记）]...
numpy库(一)——数组、矩阵
qq_37751989的博客
07-17 551
一维数组： x=np.array([1,2,3]) print(x,x.shape) #结果# [1 2 3] (3,) 行向量： x1=np.array([[1,2,3]])#两层[] print(x1,x1.shape) #结果# [[1 2 3]] (1, 3) 列向量： x2=np.array([[1],[2],[3]]) print(x2,x2.shape) #结果# [[1] [2] [3]] (3, 1) 一维数组既不是行向量，也不是列向量 行向量、列向量都是二维数组 ...
2.Numpy数组运算
最新发布
学习与分享
06-03 1175
高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
Numpy 二维矩阵 乘以 三维矩阵 (Numpy, 2D matrix multiplies 3D matrix)
yangyangyang20092010的专栏
07-10 1万+
Numpy 二维矩阵 乘以 三维矩阵 (Numpy, 2D matrix multiplies 3D matrix) Learn to apply the broadcast rule in Numpy. ======== goal: element-wise matrix multiplication arguments: A: 2×3×4 B: 2×4 C = A*B (* me
numpy的常用函数reshape、matmul
xzy94的博客
02-13 3万+
1.矩阵重建 numpy.reshape(a, newshape, order='C') eg1: >>> a = np.arange(6).reshape((3, 2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) eg2: >>> np.reshape(a, (2, 3)) # C-like index o
numpy np.matmul()（两个数组的矩阵乘积）
Dontla的博客
12-26 2410
from multiarray def matmul(a, b, out=None): # real signature unknown; restored from __doc__ """ matmul(a, b, out=None) Matrix product of two arrays. 两个数组的矩阵乘积。 ...
python如何使三维矩阵对位进行矩阵乘法_TensorFlow学习Program1——补充附录(4)Python中张量、数组、矩阵、列表的关系...
weixin_33603429的博客
02-04 1794
首先我们先以一张图看看张量、标量、向量和矩阵的整体区别。先贴上结果：最重要的：列表、一维数组、一维向量都默认是n行1列的列向量(列矩阵). A = [[1,3,4,5,6]]是二维数组，1行5列张量是泛化的概念，广义上包含矩阵、数组、向量，对应标量；狭义上如图所示，专指3维及以上维数的数组情况数组，在Python中实质和张量等价。形如np.array([1,2,3,4])矩阵，经常和数组概念混，在...
python三维、四维数组相乘
热门推荐
echo爱毛毛的专栏
12-22 3万+
没找到规则，只能通过具体例子理解，有知道具体规则的望不吝赐教。 例1，三维数组相乘 import numpy as np a=np.arange(8).reshape([2,2,2]) b=np.arange(8).reshape([2,2,2]) c=a*b 则三维矩阵a、b的两页分别是： a(:,:,1)=b(:,:,1)=(0213)a(:,:,1)=b(:,:,1)=\be
Numpy高维数据的理解
Nianzu_Ethan_Zheng的博客
01-11 4356
Numpy高维数据的理解 当实际处理多维变量时，尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库，比如，图片数据批次其形状为：N×H×W×CN \times H \times W \times C, 高维序列格式存在难以理解的问题。因此如何读懂这些高维序列是一个很基础的问题。 列表和1-D Numpy array 如何检索一个列表中的元素，上图给出了很好的描述 在python中定义
numpy中多维数组的轴（axis）
01-14 2万+
多维数组的轴（axis=）是和该数组的size（或者shape）的元素是相对应的；>>> np.random.seed(123) >>> X = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2]) >>> print(X)[[[5 2] [4 2]] [[1 3] [2 3]] [[1 1] [0 1]]]>>> X.sum(axis=0) array([[7, 6],
tensorflow 一个矩阵与多个矩阵相乘时的计算方法（二维和三维张量相乘为例）
lanlana168的博客
07-20 8310
当tensor1 的 shape 为[k, m, n]， tensor2 的 shape 为 [n, p]时， 要将tensor1的后两维构成的k个矩阵与tensor2中的矩阵做矩阵乘法得到 shape 为[k, m, p]的向量   解决办法： 1，我们知道TensorFlow的matmul已经支持了batch，即： A = tf.Variable(tf.random_normal(...
tensorflow中关于 多维tensor的运算（tf.multiply, tf.matmul, tf.tensordot）
qq_28966711的博客
04-27 7575
multiply 等同与* ，用于计算矩阵之间的element-wise 乘法，要求矩阵的形状必须一致(或者是其中一个维度为1)，否则会报错： import tensorflow as tf a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12], shape=[2, 3, 2]) b = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5...
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