如何将array([1,1,1])与array([2,3,4])相乘得到array[[2,3,4]，[2,3,4]，[2,3,4]]？ - 腾讯云开发者社区

相乘所得的乘积和这个向量相加。...(vec2, vec1);//返回Vector3 {x: 1, y: 1, z: 1} 16. multiply( v: Vector3 ): this 将该向量与所传入的向量v进行相乘。... {x: 2, y: 6, z: 12} 17. multiplyScalar( s: number ): this 将该向量与所传入的标量s进行相乘。...对应维度相乘然后求和，请回归高数课本。...，再用这个向量减去投影，得到平面法向量。

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numpy中的hstack()、vstack()、stack()、concatenate()函数详解

.), axis=0) 先来看几个例子，一个2*2的数组和一个1*2的数组，在第0维进行拼接，得到一个3*2的数组： a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array...2的数组和一个2*1的数组，在第01维进行拼接，得到一个2*3的数组： np.concatenate((a, b.T), axis=1) 输出为： array([[1, 2, 5], [3...我们先看两个简单的例子： a = np.array([1,2,3]) b = np.array([2,3,4]) np.stack([a,b],axis=0) 输出为： array([[1, 2, 3]...([1,2,3]) b = np.array([2,3,4]) np.concatenate([a,b],axis=0) 上面得到的结果为： array([1, 2, 3, 2, 3, 4]) 4、hstack...它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来，与vstack()函数正好相反。

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Numpy入门

Numpy基本操作什么是Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库...Numpy使用 Numpy导入 import numpy as np 向量操作向量求和 np_arr1=np.array([1,2,3]) np_arr2=np.array([2,3,4]) np_arr1...([1,2,3]) np_arr2=np.array([2,3,4]) np_arr1.dot(np_arr2) dot(np_arr1,np_arr2) #20 矩阵操作创建矩阵 np_matrix...([1,2,3]) np_arr2=np.array([2,3,4]) np_arr1+np_arr2 # array([3, 5, 7]) 方阵行列式的值 np_matrix = np.array...[2,3,4], [3,4,5] ]) np.linalg.inv(np_matrix) # array([[ 1., -2., 1.],

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机器学习中的线性代数：关于常用操作的新手指南

# Multiply two arrays 将两个数组直接相乘 x = [1,2,3] y = [2,3,4] product = [] for i in range(len(x)):...([2,3,4]) x * y 通过将数组初始化「numpy.array()」, 线性代数方法较数组相乘快了三倍。...* Vector addition （向量相加） y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) y + x = [3, 5, 7] y - x = [-...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) np.dot(y,x) = 20 Hadamard乘积 Hadamard 乘积是元素相乘，它的输出是一个向量。...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) y * x = [2, 6, 12] 向量场如果我们对某点 (x,y) 应用了一个加法或乘法的向量函数，向量场表示了该点理论上可以移动多远

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《deep learning》学习笔记（2）——线性代数

0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) ## 生成三维的随机张量，三个维度分别为２,3,4...>>> np.random.rand(2,3,4) array([[[ 0.93187582, 0.4942617 , 0.23241437, 0.82237576], [ 0.90066163...## 生成包含５个元素的向量ｘ并将其转置 >>> x = np.arange(5).reshape(1,-1) >>> x array([[0, 1, 2, 3, 4]]) >>> x.T array(...1, 5, 9], [ 2, 6, 10], [ 3, 7, 11]]) ## 生成2*3*4的张量 >>> B = np.arange(24).reshape(2,3,4...6, 7], [16, 17, 18, 19]], [[ 8, 9, 10, 11], [20, 21, 22, 23]]]) 2.2 矩阵和向量相乘

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numpy与pandas

的基础学习"""# numpy属性import numpy as nparray1 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) # 定义一个数组print...) # size属性为总元素个数""""""# numpy的创建arrayimport numpy as npa = np.array([2,3,4]) # ar ray来创建一维数组，数组与列表不同：...数组没有逗号分割a2 = np.array([2,3,4],dtype = np.int) # 定义数组类型为整型np.int32,还有np.floatprint(a2.dtype)a3 = np.array...= np.array([[1,2], [1,2]])e = np.array([[1,2], [1,2]])c1 = d*e # 矩阵对应位置元素相乘...的合并import numpy as npa = np.array([1,1,1])b = np.array([2,2,2])np.vstack((a,b)) # 将a与b合并(上下)，即新矩阵第一行为

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Python之list对应元素求和

比如：a=[1,2,3], b=[2,3,4], c=[3,4,5], 对a,b,c的对应元素求和，输出应为[6,9,12]....(a)): c.append(a[i]+b[i]) return c if __name__ == '__main__': a = [1,2,3] b = [2,3,4...import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([2,3,4]) c = np.array([3,4,5]) print(a+b+c) 需要注意的是...import numpy as np a = [1,2,3] b = [2,3,4] c = [3,4,5] print(np.sum([a,b,c], axis = 0)) 其中的axis参数表示纵向求和

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Python库介绍12 广播

不同形状的数组或标量计算时，发生广播(Boardcasting) 广播分为标量广播和数组广播当一个数组与标量进行计算时，标量会在指定维度上被拓展以后再进行计算【标量广播】如图，当数组a[[1,2]...numpy as np a=np.array([[1,2], [3,4]]) b=a+10 print(b) 【数组广播】下面来看数组的广播 import numpy as np...a = np.arange(1,25).reshape(2,3,4) print(a.shape) b = np.arange(31,43).reshape(3,4) print(b.shape) c...= a + b print(c.shape) print(c) 矩阵a的形状是(2,3,4) 矩阵b的形状是(3,4) 它们是可以相加的，相加后的结果c是2*3*4矩阵相加时，原本(3,4)的b矩阵会在...0轴上被复制成两份，扩展为(2,3,4)矩阵，然后与矩阵a相加广播后的b矩阵可以计算得出，这个广播后的矩阵与矩阵a相加就得到c

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教程 | 基础入门：深度学习矩阵运算的概念和代码实现

(x[i]*y[i]) # Linear algebra version x = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([2,3,4]) x * y 线性代数怎样应用到深度学习...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) y + x = [3, 5, 7] y - x = [-1, -1, -1] y / x = [.5, .67,...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) y * x = [2, 6, 12] 向量场向量场展示了如果我们运用一个向量函数（如向量加法或乘法等），其中任意点...在下图中，A 矩阵左乘 B 矩阵得到 C 矩阵。A 矩阵行向量与 B 矩阵列向量点积就等于 C 矩阵的元素，具体可以通过下图 C 矩阵内部元素的构成来了解。 ?...因为不可能预期在改变向量的部分后还能得到相同的结果，而且第一个矩阵的列数必须要和第二个矩阵的行数相同，也可以看出为什么矩阵相乘的顺序会影响其结果。

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许...a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。...+ - / 与 * 的运算规则相同。数学上定义的矩阵乘法 np.dot(a, b)。如果形状不匹配会报错；但是允许允许a和b都是向量，返回两个向量的内积。...)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组；或是a.shape=(2,3,4)或a.resize(2,3,4)直接改变数组a的形状数组组合：水平组合hstack((a,b))或concatenate...Return the maximum of an array or maximum along an axis.

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵...，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。...+ - / 与 * 的运算规则相同。数学上定义的矩阵乘法 np.dot(a, b)。如果形状不匹配会报错；但是允许允许a和b都是向量，返回两个向量的内积。...)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组；或是a.shape=(2,3,4)或a.resize(2,3,4)直接改变数组a的形状数组组合：水平组合hstack((a,b))或concatenate...Return the maximum of an array or maximum along an axis.

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深度学习中的基础线代知识-初学者指南

(x[i]*y[i])# Linear algebra versionx = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([2,3,4]) x * y 初始化这两个数组后，...Vector addition y = np.array([1,2,3])x = np.array([2,3,4])y + x = [3, 5, 7]y - x = [-1, -1, -1]y / x...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) np.dot(y,x) = 20 Hadamard乘积 Hadamard乘积是元乘法，它的输出是一个向量。...y = np.array([1,2,3]) x = np.array([2,3,4]) y * x = [2, 6, 12] 向量场如果我们对一个点（ x ， y ）应用一个加法或乘法的向量函数...* 我们以元素组合的方式产生对应的值，得到新的矩阵。

1.5K6 0

Python | Numpy简介

它存储单一类型的多维数组，注意与列表（list）的区别结构简单，功能强大使用优化过的C API，速度快 ndarray对象：创建 # 给np.array()函数传递python序列对象 a=np.array...'b = ',b) print('c = ',c) 输出结果 # 也可以用zeros, ones, empty和full函数，创建指定大小，值为0/1/空/定数值的数组 zz=np.zeros((2,3,4...)) oo=np.ones((2,3,4)) ee=np.empty((2,3,4)) ff=np.full((2,3,4),999) print('zz = ', zz) print('oo = ',...输出结果 # 创建形状类型与a相同的数组 za = np.zeros_like(a) oa = np.ones_like(a) ea = np.empty_like(a) fa = np.full_like...1:-1:2] 第三个元素表示步长，每两个元素取一个 a[::-1] 步长为负，整个数组顺序颠倒 a[5:1:-2]步长为负时，开始下标必须大于结束下标通过切片获取的数组是原数组的一个**“视图”，与原数组共享同一存储空间

1.4K2 0

JavaScript常用数组操作方法，包含ES6方法

var arr = [2,3,4]; console.log(arr.join()); //2,3,4 console.log(arr); //[2, 3, 4] 三、push() push() 方法可向数组的末尾添加一个或多个元素...var a = [2,3,4]; var b = a.push(5); console.log(a); //[2,3,4,5] console.log(b); //4 push方法可以一次添加多个元素...var arr = [2,3,4]; console.log(arr.reverse()); //[4, 3, 2] console.log(arr); //[4, 3, 2] 十二、indexOf...这个方法的主要目的，是弥补数组构造函数 Array() 的不足。因为参数个数的不同，会导致 Array() 的行为有差异。...Array() // [] Array(3) // [, , ,] Array(3, 11, 8) // [3, 11, 8] Array.of(7); // [7] Array.of(1,

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JavaScript中数组的操作方法(含ES6)

var a = [2,3,4]; var b = a.push(5); console.log(a); //[2,3,4,5] console.log(b); //4 push方法可以一次添加多个元素...var arr = [2,3,4]; console.log(arr.join()); //2,3,4 console.log(arr.join("-")); //2-3-4 console.log...var arr = [2,3,4]; console.log(arr.reverse()); //[4, 3, 2] console.log(arr); //[4, 3, 2] 十一、indexOf(...这个方法的主要目的，是弥补数组构造函数 Array() 的不足。因为参数个数的不同，会导致 Array() 的行为有差异。...Array() // [] Array(3) // [, , ,] Array(3, 11, 8) // [3, 11, 8] Array.of(7); // [7] Array.of(1,

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ES6数组操作方法

1.6K1 0

【ES6基础】展开语法(Spread syntax)

let array1 = [2,3,4]; let array2 = [1, ...array1, 5, 6, 7]; console.log(array2); //Output "1, 2, 3, 4..., 5, 6, 7]; 在push方法中的运用有时候，我们需要将一个数组的内容追加到另一个数组的末尾，ES6之前我们可以这么做，如下段代码所示： var array1 = [2,3,4]; var array2...= [1]; Array.prototype.push.apply(array2, array1); console.log(array2); //Output "1, 2, 3, 4” ES6的展开语法能以更简洁的形式实现...，如下段代码所示： let array1 = [2,3,4]; let array2=[1]; array2.push(...array1); console.log(array2); //Output...，如下段代码所示： let array1 = [1]; let array2 = [2]; let array3 = [...array1, ...array2, ...[3, 4]];//multi

5832 0

参数从double转换到int,可能_python中int类型转化为float

函数返回值： tf.to_int32函数返回一个 Tensor 或 SparseTensor，与 x （类型为 int32）具有相同的形状。...例子： import numpy as np import tensorflow as tf a = [[1,2,3], [2,3,4]] b = np.array([[1,2,3], [2,3,4]...]) c = tf.convert_to_tensor([[1,2,3], [2,3,4]]) d = tf.to_int32(a) e = tf.to_int32(b) f = tf.to_int32

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【ES6基础】展开语法(Spread syntax)

let array1 = [2,3,4]; let array2 = [1, ...array1, 5, 6, 7]; console.log(array2); //Output "1, 2, 3, 4..., 5, 6, 7]; 在push方法中的运用有时候，我们需要将一个数组的内容追加到另一个数组中，ES6之前我们可以这么做，如下段代码所示： var array1 = [2,3,4]; var array2...= [1]; Array.prototype.push.apply(array2, array1); console.log(array2); //Output "1, 2, 3, 4” ES6的展开语法能以更简洁的形式实现...，如下段代码所示： let array1 = [2,3,4]; let array2=[1]; array2.push(...array1); console.log(array2); //Output...，如下段代码所示： let array1 = [1]; let array2 = [2]; let array3 = [...array1, ...array2, ...[3, 4]];//multi

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Python多维数组和矩阵

2, 3)) 则pp+mm 输出 array([2,3,4]) pp*2 array([2,4,6]) pp**2 array([1,4,9]) 2,访问数组元素 pp[1] 输出2 3,多维数组...获取该数组元素：jj[0][1] 第一行第二列元素输出2 用矩阵方式访问该元素：jj[0, 1] 输出2 4, 两个数组相乘： >>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array...2 2,将列表转换成矩阵： >>> pyList = [5, 11, 1605] >>> mat(pyList) matrix([[ 5, 11, 1605]]) 3,矩阵转置后再相乘...4,查看矩阵是几行几列的： >>> from numpy import shape >>> shape(mm) (1, 3) >>> shape(ss.T) (3, 1) 5,矩阵元素相乘...：mm的每个元素和ss的每个元素相乘 >>> mm matrix([[1, 2, 3]]) >>> ss matrix([[1, 2, 3]]) >>> from numpy import multiply

1.4K1 0

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参数从double转换到int,可能_python中int类型转化为float

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Python多维数组和矩阵

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