假设我有两个ndarray，它们的元素都是矩阵。我需要这两个数组的逐元素乘法，但是，这两个矩阵元素之间应该有矩阵乘法。当然，我可以使用for循环来实现这一点，但我希望在不使用显式for循环的情况下解决这个问题。我如何实现这一点？n = np.
浏览 24提问于2019-07-14得票数 1
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我的数据矩阵的大小为(比方说) NxP，我想通过一个层(keras层)传递它，该层的权重与输入大小相同。也就是说，可训练权重矩阵W具有NxP的形状。我想对这一层进行输入矩阵的hadamard乘积(逐元素乘法)。W与输入元素相乘。在这种情况下，如何获得W的可训练层？
编辑:顺便说一句，非常感谢你的快速回复。然而，
浏览 1提问于2017-10-19得票数 4
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我的工作-我得到了相同的答案，除了最后一个问题#什么是A^(-1)*A？将numpy导入为npA = np.array([[1, 2, 0], [0, 5, 6], [7, 0, 9]])A_trans = np.transpose(A)[ 0. 0.34883721 -0.27906977]CourseraA =
浏览 2提问于2020-12-24得票数 0
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我最好的猜测是，这与.reshape函数有关，因为在这个问题中，我有和重塑是解决方案。我已经阅读了它，从我收集到的信息来看，w在我的函数中是格式(n，)，结果将是(n,1)，就像我前面提到的问题一样。我尝试过重塑x_train和y_train，但是我只得到了一个错误，无法更改数组的大小。我想我的参数设定错了。现在我迷路了，我还有更多类似的函数要通过--我希望我能理解我的代码中遗漏了什么。方程似乎是有序的，所以我想我应该每次都添加一些东西--可能是res
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
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在矩阵乘法中，假设A是3x2矩阵(3行，2列)，B是2x4矩阵(2行，4列)，那么如果矩阵C = A * B，则C应该具有3行4列。为什么numpy不做这个乘法呢？broadcast together with shapes (3,2) (2,4)b = np.ones((2,4))我试着调换A和B，总是得到相同的答案在这种情况下，如何进行矩阵乘法？
浏览 4提问于2013-08-15得票数 5
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我一直在试图找出NumPy的复数矩阵乘法的算法 [-7.+0.j,1.+0.j]])
[-12.+0.j, 0.+0.j]])
它的产出如下： [ 84.
浏览 0提问于2020-05-11得票数 3
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是否可以使用Apple的Metal Performance Shaders来执行Hadamard产品？我看到一个普通的矩阵乘法可以使用this来执行，但是我特别在寻找一个元素级的乘法，或者是一种构造一个元素的巧妙方法。(例如，是否可以将MPSMatrix转换为MPSVector，然后使用向量执行乘积？) 更新:我很欣赏使用着色器
浏览 41提问于2019-01-08得票数 3
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我有两个密集矩阵A和B，每个矩阵的大小都是3e5x100。另一个大小为3e5x3e5的稀疏二进制矩阵C。我想要找到以下数量：C ∘ (AB')，其中∘是Hadamard乘积(即元素智慧)，B'是B的转置。显式计算AB'会占用大量内存(~500 of )。由于最终结果不需要整个AB'，因此只计算乘法A_iB_j'就足够了，其中C_ij != 0，其中A_i是矩阵
浏览 35提问于2021-01-20得票数 4
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我有两个矩阵b = np.matrix([[5,6], [7,8]])我试过了和但两者都给出了结果它是矩阵乘积，而不是元素乘积。如何使用内置函数获得元素<
浏览 497提问于2016-10-14得票数 146
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我想为我编写的类重载python中的操作符@。一般情况下，我知道如何做操作符重载(即通过定义__add__和__radd__来重载+)，但是我找不到一种方法来重载@。为什么我知道，@可以重载:对于numpy数组，A@B给出了A和B的矩阵乘积，而A*B给出了Hadamard (元素级)乘积。
浏览 6提问于2022-03-17得票数 2
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我正在尝试建模一个包含200个样本点的向量数据来表示一个度量，我希望看到“适合性”，在阅读完之后，我发现可以通过预测下一组值来做到这一点(如果这是正确的话，我不太自信)，因为下面的代码给出了一个错误，我只是无法解决Error in data_predict (line 27)另外，有人能告诉我如何做同样的事情吗?使用非线性AR模型、移动平均法和ARMA获得系数，因为使用nlarx()命令不返回任何模型系数？
浏览 4提问于2013-03-24得票数 0
如果我有numpy数组A和B，那么我可以用以下公式计算它们的矩阵乘积的迹：然而，当在跟踪中只使用对角元素时，矩阵乘法A.dot(B)不必要地计算矩阵乘积中的所有非对角线条目。相反，我可以这样做：for i in range(n):
tr += A[i, :].dot(
浏览 1提问于2013-09-17得票数 17
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矩阵NumPy阵列的单元乘法
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我有两个(长度相同)的NumPy数组，每个数组的元素都是(等大小的，方形的) NumPy矩阵。我想做这两个数组的元素矩阵乘法，即得到一个数组，其中第一个元素是我的两个数组的第一个元素的矩阵乘积。当我简单地试图将数组相乘时，程序似乎试图计算数组的</e
浏览 0提问于2018-10-27得票数 1
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下面的例子摘自deeplearning.ai中的讲座，结果是元素逐元乘积(或“元素向乘法”)之和。但是，大多数资源都表示使用的是点产品：布杜马，尼基尔；Locascio，尼古拉斯。对于所取的每一个点积，结果都是一个标量。
浏览 0提问于2018-03-19得票数 6
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Numpy转置乘法问题
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我试着找一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能使用numpy。testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])print eig(prod)这可以在MatLab中使用(乘法，而不是代码)，但我需要在python应用程序中使用它。
谁能告诉我我哪里做错了？
浏览 1提问于2010-07-09得票数 23
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我知道我可以使用numpy数组使用.dot语法进行矩阵乘法。规则的*乘法是按元素进行乘法的.print 'matrix multiplication', a.dot(a)
print 'element-wise(例如，“点积”通常是按元素计算的，而常规乘积通常是一个完整
浏览 3提问于2016-10-31得票数 0
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我试图弄清楚如何通过缩放点产品的注意模型进行反向传播。Q.derivativeOfSoftmax((Q.transpose(Q))).(2*transpose(Q)) ((Q.transpose(Q)+软件人们可以参考给定的论文中关于缩放点产品注意的概念：。
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
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