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算法系列-----矩阵(四)-------------矩阵乘法

乘数矩阵:也可以叫矩阵乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数函数 * * @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: 他们结果作为向量乘法结果矩阵某一个元素...: /** * 矩阵相乘函数 * * @param args * 参数a,b是两个浮点型(double)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相乘...-------------------------------- 23.0 16.010.0 矩阵相乘有个麻烦事就是可能会遇到参数类型影响,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

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详解Python算术乘法、数组乘法矩阵乘法

(1)算术乘法,整数、实数、复数、高精度实数之间乘法。 ? (2)列表、元组、字符串这几种类型对象与整数之间乘法,表示对列表、元组或字符串进行重复,返回新列表、元组、字符串。 ?...(4)numpy数组与类似于数组对象(array-like,包括Python列表、元组和numpy数组)相乘(同样适用于加、减、真除、整除和幂运算),需要满足广播条件:两个数组shape属性元组右对齐之后要求两个元组在垂直方向两个数字要么相等...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)二维数组,表示两个矩阵相乘,结果为(m,n)二维数组,此时一般使用等价矩阵乘法运算符@或者numpy函数matmul(): ?...在这种情况下,第一个数组最后一个维度和第二个数组倒数第二个维度将会消失,如下图所示,划红线维度消失: ? 6)numpy矩阵矩阵相乘时,运算符*和@功能相同,都表示线性代数里矩阵乘法。...7)连乘,计算所有数值相乘结果,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()提供了更强大功能。 ?

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矩阵乘法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相乘之后结果C。...A列数必须等于B行数 矩阵A第i行值分别乘以矩阵B第J列,然后将结果相加,就得到C[i][j]。...矩阵A行等于C行,矩阵B列等于C列,这两个数值用来控制循环次数,但是每一步中需要把行和列中对应乘机求和,所以再加一个循环控制乘法求和就行。...下面我们进行矩阵乘法测试 A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\\ 1 & 1& 1 \end{bmatrix} B= \...[lineLength][listLength];//相乘结果矩阵 //乘法 for(int i=0;i<lineLength;i++){ for

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Python矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环

Python矩阵传播机制(Broadcasting) 我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。...回想一下,我们在操作数组(list)时候,经常习惯于for循环(for-loop)来对数组每一个元素进行操作。...数据量小的话还不明显,如果数据量大了,尤其是深度学习中我们处理矩阵往往巨大,那用for循环去跑一个矩阵,可能要你几个小时甚至几天。...Python考虑到了这一点,这也是本文主要想介绍Pythonbroadcasting”即传播机制。 先说一句,python中定义矩阵、处理矩阵,我们一般都用numpy这个库。...这种方法,我们便可以定义各种各样我们需要函数,然后对矩阵整体进行更新操作了! 综上 可以看出,python以及numpy对矩阵操作简直神乎其神,方便快捷又实惠。

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Python矩阵、向量循环遍历

Python中,我们可以使用map()函数对list对象中每一个元素进行循环迭代操作,例如: In [1]: a = [i for i in range(10)] In [2]: a Out[2]...当时是有的,这篇笔记来汇总下自己了解几种方法。 apply() 在Pandas中,无论是矩阵(DataFrame)或者是向量(Series)对象都是有apply()方法。...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵每一行或者每一列进行遍历操作(通过axis参数来确定是行遍历还是列遍历);对Series对象使用该方法的话,就是对Series中每一个元素进行循环遍历操作...(DataFrame)applymap()方法可以对矩阵中每一个元素进行遍历迭代操作: In [18]: df.applymap(lambda x: x * 2) Out[18]: a...除了对矩阵使用apply()方法进行迭代外,还可以.iteritems()、.iterrows()与.itertuples()方法进行行、列迭代,以便进行更复杂操作。.

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疯子算法总结(五) 矩阵乘法矩阵快速幂)

学过线性代数都知道矩阵乘法矩阵乘法条件第为一个矩阵行数等与第二个矩阵列数,乘法为第一个矩阵第一行乘以第二个矩阵第一列对应元素和作为结果矩阵第一行第一列元素。...(详解参见线性代数) 于是我们可以写出矩阵乘法代码 struct JZ{ int m[maxn][maxn]; }; JZ muti(JZ a,JZ b) { JZ temp;...我们参考快速幂,将数字乘法换成矩阵乘法,可以得出矩阵快速幂代码; #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N次幂,乘以F矩阵第一项就是第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。矩阵乘法满足结合律,所以FXX*……N……X = F (XXX……*X) 所以定义不同F矩阵可以得到不同斐波那契数列。

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c++实现矩阵运算以及矩阵方式输出矩阵

参考链接: 通过将矩阵传递给函数C++程序将两个矩阵相乘 任务需求:需要写一个矩阵四则运算小demo,通过重载运算符来实现。 ...矩阵矩阵(点积) 文字表示:   (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即.   (2) C第行第列元素由A第行元素与B第列元素对应相乘,再取乘积之和....实现 << 运算符 实现类似Python中list输出样式  想法: 递归 eg: [1,2,3,4,5,6,7,8] 为 2行4列 数组 想要输出为 [ [1,2,3,4],[5,6,7,8]...; }         //不同则不做处理,返回当前矩阵         if (!...进入循环,输出","分隔符     int capicity = length / dnum[dim];// 下一维单位长度(一组)中元素个数     int* temp_dnums = new

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矩阵乘法深入理解

本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容补充和扩展。通过本节内容,在原书简要介绍矩阵乘法基础上,能够更全面、深入理解矩阵乘法含义。...定义 第 行等于 行向量线性组合, 对应元即组合权重为: 或者写作: 在一般情况下,都是列向量作为计算单元,行向量时候较少,除非特别说明或者某些特别用途。...此处不单独演示分块矩阵计算。 在以上几种对矩阵乘法理解中,其本质是采用不同计算单元。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含义理解。...关于矩阵乘法计算,除了手工计算之外,在《机器学习数学基础》中有详细Python实现计算各种方法,也可以参阅[3]了解有关计算实现函数。...跟老齐学Python:数据分析. 齐伟. 北京:电子工业出版社

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Mapreduce实现矩阵乘法算法思路

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基础知识,下文我尽量通俗语言描述该算法。...1.首先回顾矩阵乘法基础 矩阵A和B可以相乘前提是,A列数和B行数相同,因为乘法结果矩阵C中每一个元素Cij,是A第i行和B第j列做点积运算结果,参见下图: 2.进入正题 在了解了矩阵乘法规则后...通过分析上述矩阵乘法过程我们可以发现,其实C矩阵每一个元素计算过程都是相互独立,比如C11和C21计算不会相互影响,可以同时进行。...注意,这里是一对多,每个A或者B元素都会参与多个C元素计算,如果不明白请再看第一遍矩阵乘法规则。...OK,Map过程结束,所有参与CijA、B元素都shuffle到同一个Reduce了,Reduce算法思路就简单了,通过标志位区分数据来源(A或B)创建数组,然后两个数组做点积即可。

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PyTorch入门笔记-常见矩阵乘法

torch.matmul 函数功能强大,虽然可以使用其重载运算符 @,但是使用起来比较麻烦,并且在实际使用场景中,常用矩阵乘积运算就那么几种。...为了方便使用这些常用矩阵乘积运算,PyTorch 提供了一些更为方便函数。...二维矩阵乘法 神经网络中包含大量 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 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,相对应输入两个张量必须为 3D。

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吴恩达机器学习笔记16-矩阵矩阵乘法

矩阵矩阵相乘,化简为矩阵和列向量相乘过程中,右边矩阵A会被o次(即矩阵B列数)、而矩阵B呢是被拆分成o个列向量来用。想想这个事挺有意思。 ?...还是假设我有四套房子,面积(单位是平方英尺)不同,如下图: ?...而结果矩阵每一列就对应于相应模型对4套不同房子售价预测。如下图: ?...一次矩阵运算就可以让我们完成三个模型分别对4套房子售价预测,即12次房屋售价预测运算一个矩阵乘法式子就可以表示了,想想就让人激动。...更好是,几乎每一种主流编程语言都有很好线性代数库实现矩阵矩阵乘法;更进一步,如果我们想比较不同模型好坏的话,我们只需要比较结果矩阵就行了。

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python常见矩阵除法_Python矩阵除法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 我有一个关于按元素划分矩阵问题,我意思是我想要第一个矩阵元素[I,j]除以第二个矩阵(Q)元素[I,j]。...在 一些背景信息:我从我存储器加载了一个图像。...我把每个像素单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”矩阵中 此命令将大矩阵(128×128)转换为较小矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在,在完成这项工作之后,我需要将foto_dct中每个矩阵除以一个不同矩阵(在这段代码中称为“Q”)。...(foto_dct[3,3],尽管我对它做了一些操作,第3列矩阵,第3行矩阵,如果你还记得第1步的话)[[613 250 -86 64 -63 59 -44 24] [ 38 -84 50 -57 54

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大佬是怎么优雅实现矩阵乘法

内容很简单,就是在CPU上实现单精度矩阵乘法。看了一下,结果非常好:CPU利用率很高。更可贵是核心代码只有很短不到200行。 之前总觉得自己很了解高性能计算,无外乎就是“局部性+向量”随便搞一搞。...所以我们问题如下:输入是棕色矩阵A和蓝色矩阵B,求红色矩阵C ? 我们知道一般矩阵乘法就是一堆循环嵌套,这个也不例外。在代码里,最外层结果是输出矩阵行遍历。...现在我们拆开来看每轮循环:我们每轮会算4行,24列输出。在这里,我们把输出12个向量寄存器表示。...确定了计算目标,下面我们继续更进一步,来看我们在每个内存循环都要做什么。还记得我们之前剩了4个ymm寄存器么?现在我们把它们都利用上:先来思考下我们能不能直接在A矩阵ymm?...如果的话,那么我们会把A矩阵一行连续数据存到一起。这些数据会和谁运算呢?是B一列数据,也就是图中黑色部分。一般来说我们假设矩阵都是列连续

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矩阵乘法加速器设计框架

矩阵乘法和硬件模型 一般来说,矩阵乘法加速器中需要加速计算可表示为 \[ C = A\times B + C \] 其中 (Ain R^{mtimes k}) , (Bin R^{ktimes n}...矩阵乘法加速器,一般至少包括计算单元,缓存(SRAM等构成)和内存(譬如DDR等)。其中缓存读写速率较高,可以和计算单元运算速度相匹配,但容量较小;内存容量相对缓存较大,但读写速率较低。 ?...带宽优化矩阵乘法加速器设计 和一般处理器相比,特定加速器可以设计数量巨大计算单元(譬如Google TPU V1设计了65536个乘法器);但是DDR带宽提升却是有限。...矩阵乘法加速器设计目的一般是为了加速大规模矩阵乘法计算,为了简化分析过程,假设矩阵 (A,B,C) 大小 (S_A,S_B,S_C) 均远大于 (M) ,即计算过程中每次只能在缓存中存放一部分数据...计算优化矩阵乘法加速器设计 依据第二节结果,每次计算矩阵为 \[C_{sub}^{p\times q} += A_{sub}^{p\times 1} + B_{sub}^{1\times q}

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