1.002 numpy的矩阵乘法

zdegrh_2

于 2018-02-06 14:53:14 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zdegrh_2/article/details/79270541

本文通过具体实例介绍了两种不同的矩阵乘法操作：矩阵乘法与对应元素乘法。前者使用 numpy 的 dot 函数实现标准的矩阵乘法，后者则通过直接相乘的方式实现了矩阵中对应位置元素的相乘。

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1. 矩阵乘法

import numpy as np


x_true = np.arange(start=0, stop=4, step=1, dtype=float)
x_true = np.reshape(x_true, newshape=[2, 2])
print(x_true)
y_true = np.dot(x_true, x_true)
print(y_true)

输出

[[ 0. 1.]
[ 2. 3.]]
[[ 2. 3.]
[ 6. 11.]]

2. 对应元素乘法

import numpy as np


x_true = np.arange(start=0, stop=4, step=1, dtype=float)
x_true = np.reshape(x_true, newshape=[2, 2])
print(x_true)
y_true = x_true*x_true
print(y_true)

输出

[[ 0. 1.]
[ 2. 3.]]
[[ 0. 1.]
[ 4. 9.]]