Python学习：numpy点乘，按元素相乘，以及转置的处理

最新推荐文章于 2024-05-28 10:10:57 发布

萤火虫之暮

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分类专栏： python 文章标签： python numpy 点乘矩阵相乘转置

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本文深入探讨NumPy库中矩阵运算的核心概念，包括元素级乘法、点积、矩阵转置等操作，并通过实例展示如何使用np.multiply()、np.dot()及转置功能进行高效矩阵运算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *

y1 = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])
y2 = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])

y1*y2
Out[8]: array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4])
np.multiply(y1,y2)
Out[9]: array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4])

np.dot()

x1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# （2，3）*（3，2）=（2，2）
np.dot(x1,x2)
Out[12]: 
array([[22, 28],
       [49, 64]])

转置

x1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x1.T
Out[13]: 
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

注意一维行数组的转置,无法成功，需要添加[]

y1 = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])
y1.T
Out[14]: array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])

y2 = np.array([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]])
y2.T
Out[17]: 
array([[0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [1],
       [1],
       [2],
       [2],
       [2]])