使用numpy的行式矩阵乘法_使用numpy进行矩阵乘法_不带Numpy的矩阵乘法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

numpy基础属性方法随机整理（8）：矩阵乘法及对应元素相乘的矩阵乘法

矩阵运算基础知识参考：矩阵的运算及其规则注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法（详见第三点代码）1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)...# 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2...'numpy.ndarray'> '''# 1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n)...x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b ==...(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘print(method_1)#[[ 5 12 26]# [ 21 32 725]# [143 168 345]]3) 矩阵乘法和数组乘法

1.5K3 0

Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数时，才能进行矩阵乘法运算； ?

2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

java矩阵类，矩阵的乘法

问题如下矩阵成积.jpg 我采用的是3重循环，先计算的列的结果，应该还可以先计算行的结果，然后求出矩阵的乘法。没有过多的技巧，就是循环的使用。...相关的code package day20180728; import java.util.Scanner; class Matrix{ private int m,n;...Scanner，它生成的值是从指定的输入流扫描的 */ Scanner sn=new Scanner(System.in); int count=0;...int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<n; j++) { System.out.print("请输入矩阵中的数字...Matrix.chenfaMat(mx1.getArr(), mx2.getArr()); print(arry); } } 结果矩阵的乘法

1.5K2 0

numpy如何求矩阵的逆_numpy矩阵

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv

1.1K3 0

Python之numpy模块的添加及矩阵乘法的维数问题

参考链接： Python程序添加两个矩阵在Python中，numpy 模块是需要自己安装的，在安装编程软件时，默认安装了pip，因此我们可以用pip命令来安装 numpy模块。 ...，在图中可以看出 “Successfully installed numpy-1.14.5”，即成功的安装了版本为1.14.5的numpy模块。 ...接下来就可以使用numpy模块进行编程了。这里来说一下使用矩阵乘法的问题：在numpy模块中矩阵的乘法用dot()函数，但是要注意维数，还有就是要细心。 ....shape)”放在“l1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”的前一行，如下图所示：发现矩阵l0和syn0的维数分别为(4，)与(9，1)，若矩阵l0为(4，9)，矩阵乘法才能计算。...这里的矩阵l0就是输入，即为x。经过查找发现输入的第一行数据中，有一个数据错将小数点输成逗号所致。

7351 0

Python矩阵的创建（不使用numpy

此部分是对python List的扩展应用。...但可用来扩展列表的长度。...但经过如下测试， matrix[0][1] = 5 print(matrix) [[1, 5, 3], [1, 5,3], [1, 5, 3]] 发现，修改的是每个List的第二个元素。...发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。...例如创建一个3*3的数组方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]][/py] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in

2.9K1 0

numpy中的乘法（*，dot）

numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘）数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是...，使用matrix时，运算符 *用于计算矢量积，函数 multiply() 用于计算数量积 a = np.mat('1 2; 3 4') b = np.mat('5 6; 7 8'); print('a

9736 0

矩阵乘法的java实现

文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想最近老是碰到迭代问题，小数太多手算又算不过来，写个矩阵乘法辅助一下吧。有两个矩阵A和B，计算矩阵A与B相乘之后的结果C。...A的列数必须等于B的行数用矩阵A的第i行的值分别乘以矩阵B的第J列，然后将结果相加，就得到C[i][j]。...矩阵A的行等于C的行，矩阵B的列等于C的列，这两个数值用来控制循环的次数，但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和，所以再加一个内循环控制乘法求和就行。...x1[][],int x2[][]){ //前提条件：第一个矩阵的列必须等于第二个矩阵的行 if(x1[0].length!...=x1.length; //第一个矩阵的行 int listLength=x2[0].length;//第二个矩阵的列 int[][] multiply=new int

1.7K2 0

算法系列-----矩阵（四）-------------矩阵的乘法

乘数矩阵：也可以叫矩阵的乘数就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...; for (int i = 0; i < hang; i++) { result[i] = a[i] * b; } return result; } 行向量乘以列向量：他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素...： /** * 矩阵相乘的函数 * * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）的二维数组 * @return 返回值是一个浮点型二维数组...k++) { sum += a[i][k] * b[k][j]; } result[i][j] = sum; } } return result; } 二维矩阵和一维矩阵的相乘...-------------------------------- 23.0 16.010.0 矩阵相乘有个麻烦的事就是可能会遇到参数类型的影响，需要重载多次，各位还是自己写把，我这里把参数类型都写为

4523 0

详解Python中的算术乘法、数组乘法与矩阵乘法

数组与标量相乘，等价于乘法运算符或numpy.multiply()函数： ? 如果两个数组是长度相同的一维数组，计算结果为两个向量的内积： ?...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组，表示两个矩阵相乘，结果为(m,n)的二维数组，此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul()： ?...在这种情况下，第一个数组的最后一个维度和第二个数组的倒数第二个维度将会消失，如下图所示，划红线的维度消失： ? 6）numpy矩阵与矩阵相乘时，运算符*和@功能相同，都表示线性代数里的矩阵乘法。...7）连乘，计算所有数值相乘的结果，可以使用标准库函数math.prod()，Python 3.8之后支持。 ? 扩展库函数numpy.prod()提供了更强大的功能。 ?...8）累乘，每个数字与前面的所有数字相乘，可以使用扩展库函数numpy.cumprod() ? ?

8.8K3 0

如何使用Numpy优化子矩阵运算

使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵中的每个像素，然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率，可以使用Numpy的各种函数。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为连续的内存块。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...2.3 Numpy.ix_()函数Numpy.ix_()函数可以生成一个元组，元组中的每个元素都是一个数组，数组中的元素是矩阵的行索引或列索引。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为一个数组，数组中的每个元素都是子矩阵中的一个元素。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。

741 0

使用numpy矩阵实现RGB转HSI

python3OpenCV3使用矩阵实现RGB转HSI 看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作，但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁，速度也更快。...代码如下 import cv2 import numpy as np import sys In_path = "BGR.jpg" img = cv2.imread(In_path) img =

1.1K3 0

使用numpy对矩阵进行求逆

昨晚算一道线性代数的题目的时候，算了半天，答案错了。验算了一下，觉得错误应该是出在矩阵求逆的地方。但是真的求逆太慢了，（主要是头晕），那怎么办呢？...突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...import numpy as np import fractions a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) #设置以分数形式显示 np.set_printoptions...1]] ----------- 逆矩阵： [[1 0 -1] [0 2/5 4/5] [0 -2/5 1/5]] 我输入的是一个3*3的矩阵，上面这串代码大伙儿应该是能看懂的我相信。...数学作业还是要自己完成的

7381 0

疯子的算法总结(五) 矩阵乘法（矩阵快速幂）

学过线性代数的都知道矩阵的乘法，矩阵乘法条件第为一个矩阵的行数等与第二个矩阵的列数，乘法为第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列的对应元素的和作为结果矩阵的第一行第一列的元素。...（详解参见线性代数）于是我们可以写出矩阵惩乘法的代码 struct JZ{ int m[maxn][maxn]; }; JZ muti(JZ a,JZ b) { JZ temp;...我们参考快速幂，将数字的乘法换成矩阵的乘法，可以得出矩阵快速幂的代码； #include using namespace std; const int MOD=1e8+5;...我们定义一个矩阵A |0 1| |1 1| 定义F(0)=0,F(1)=1。构成矩阵F矩阵|0 1| A矩阵的N次幂，乘以F矩阵的第一项就是第N个斐波那契数列。...证明： F矩阵乘以A矩阵代表将右侧元素给左侧，右侧元素等于右侧加左侧。矩阵的乘法满足结合律，所以FXX*……N……X = F (XXX……*X）所以定义不同的F矩阵可以得到不同的斐波那契数列。

6364 0

Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...array) # 求矩阵或者数组array的维度 array.reshape(m,n) # 数组或矩阵重塑为m行n列 np.eye(m,n) # 创建m行n列单位矩阵 np.zeros([m,n],dtype...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

1.5K1 0

Numpy 定义矩阵的方法

import numpy as np#https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.htmla = np.zeros((2,3),dtype=int)...a = np.ones((2,3),dtype=int) a = np.eye(3)#3维单位矩阵a = np.empty([2,3],dtype=int)a = np.random.randint(0..., 10, (4,3))y = np.array([4, 5, 6])np.diag(y)#以y为主对角线创建矩阵a = np.arange(0, 30, 2)# start at 0 count up

1K2 0

对矩阵乘法的深入理解

本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容，在原书简要介绍矩阵乘法的基础上，能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。...以行向量作为计算单元对于（1.2）式，去转置，得：又因为：，故：如果将和分别用和代替，则可得以行为计算单元的矩阵乘法。...定义的第行等于的行向量的线性组合，的对应元即组合权重为：或者写作：在一般情况下，都是用列向量作为计算单元，用行向量的时候较少，除非特别说明或者某些特别用途。...设是实对称矩阵，则，其中为对角矩阵，，有：此外，还可以分块矩阵为单元，实现矩阵乘法计算，而事实上，上述以行或者列向量作为计算单元，亦可视为分块矩阵。...此处不单独演示分块矩阵的计算。在以上几种对矩阵乘法的理解中，其本质是采用不同的计算单元。这有助于我们将其他有关概念综合起来，从而加深对矩阵乘法的含义理解。

1.5K2 0

稀疏矩阵的乘法

题目给你两个稀疏矩阵 A 和 B，请你返回 AB 的结果。你可以默认 A 的列数等于 B 的行数。请仔细阅读下面的示例。...*B[k][j]; ans[i][j] = sum; } return ans; } }; 24 ms 8.4 MB 2.2 选取都不为0的行和列相乘

1.7K1 0

Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路

大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题，所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识，下文我尽量用通俗的语言描述该算法。...1.首先回顾矩阵乘法基础矩阵A和B可以相乘的前提是，A的列数和B的行数相同，因为乘法结果的矩阵C中每一个元素Cij，是A的第i行和B的第j列做点积运算的结果，参见下图： 2.进入正题在了解了矩阵乘法规则后...，我们打算采用分布式计算模型Mapreduce来完成这一过程。...针对以上目标我们进一步分析，Cij其实就是A矩阵的第i行和B矩阵的第j列的点积，所以我们只要能最终将参与计算Cij的所有元素（A矩阵的第i行和B矩阵的第j列）都归到一组来参与计算就能算出Cij。...通过以上的分析，对于一个i行j列的A矩阵，和j行k列的B矩阵乘法: 我们将每个Aij元素处理为如下格式： key=i,n(n=1,2,3...k) value='a','j',aij 我们将每个

1.1K2 0

PyTorch入门笔记-常见的矩阵乘法

torch.matmul 函数功能强大，虽然可以使用其重载的运算符 @，但是使用起来比较麻烦，并且在实际使用场景中，常用的矩阵乘积运算就那么几种。...为了方便使用这些常用的矩阵乘积运算，PyTorch 提供了一些更为方便的函数。...二维矩阵乘法神经网络中包含大量的 2D 张量矩阵乘法运算，而使用 torch.matmul 函数比较复杂，因此 PyTorch 提供了更为简单方便的 torch.mm(input, other, out...torch.matmul 函数支持广播，主要指的是当参与矩阵乘积运算的两个张量中其中有一个是 1D 张量，torch.matmul 函数会将其广播成 2D 张量参与运算，最后将广播添加的维度删除作为最终...批量矩阵乘法 image.png ? 同理，由于 torch.bmm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 3D。

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭