文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维

问如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维
EN

Stack Overflow用户

提问于 2022-09-11 02:18:14

回答 1查看 80关注 0票数 -1

我试图在两个不同维数的矩阵之间使用Numpy中的点乘积。W是(1，5)，X是(3，5)，我不确定我可以使用哪个命令来更改维度，因为我对python还不熟悉。谢谢。

当我尝试运行我的函数时，它会给出一个错误：

ValueError: shapes (1,5) and (3,5) not aligned: 5 (dim 1) != 3 (dim 0)

from numpy.core.memmap import ndarray
def L(w, X, y):
    """
    Arguments:
    w -- vector of size n representing weights of input features n
    X -- matrix of size m x n represnting input data, m data sample with n features each 
    y -- vector of size m (true labels)
  
    Returns:
    loss -- the value of the loss function defined above
    """
    
    ### START CODE HERE ### (2-4 lines of code)
    #w needs to match X matrix
    # w = (1, 5)
    # x = (3, 5)
    yhat = np.dot(w, X)
    L1 = y - yhat
    loss = np.dot(L1, L1)

    
    ### END CODE HERE ###
    
    return loss

这是方向图：方向图像

numpy

python

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-09-11 02:49:37

两个向量的点积是元素与位置的乘积之和。第一向量的第一元素乘以第二向量的第一元素，以此类推。这些积的和是np.dot()函数可以完成的点积。

由于我们在相同的位置上相乘元素，所以这两个向量必须有相同的长度才能得到一个点积。

import numpy as np 
a = np.array([[1,2],[3,4]]) 
b = np.array([[11,12],[13,14]]) 
np.dot(a,b)

它将产生以下输出−

[[37  40] 
 [85  92]]

注意，点乘积计算为−。

[[1*11+2*13, 1*12+2*14],[3*11+4*13, 3*12+4*14]]

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73676388

复制

相似问题

问如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维
EN