Numpy:高效矩阵计算A*xj，其中xj是X中的第j行
Numpy是一个开源的Python库，用于科学计算和数据分析。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray），以及对这些数组进行快速操作的工具。在云计算领域中，Numpy可以用于高效地进行矩阵计算。
对于给定的矩阵A和向量xj，我们可以使用Numpy来实现高效的矩阵计算A*xj。下面是一个完整的答案：
Numpy是一个用于科学计算和数据分析的Python库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray），以及对这些数组进行快速操作的工具。在云计算领域中，Numpy可以用于高效地进行矩阵计算。
对于给定的矩阵A和向量xj，我们可以使用Numpy的dot函数来实现矩阵乘法运算。具体步骤如下：
- 导入Numpy库：在Python代码中，我们首先需要导入Numpy库，以便使用其中的函数和工具。
import numpy as np- 创建矩阵A和向量xj：使用Numpy的array函数，我们可以将Python列表或元组转换为Numpy数组。通过指定数组的维度和元素，我们可以创建矩阵A和向量xj。
A = np.array([[a11, a12, ...], [a21, a22, ...], ...])
xj = np.array([xj1, xj2, ...])- 进行矩阵计算：使用Numpy的dot函数，我们可以对矩阵A和向量xj进行矩阵乘法运算。
result = np.dot(A, xj)在上述代码中，result将保存矩阵计算的结果。
Numpy的高效矩阵计算在科学计算、数据分析、机器学习等领域具有广泛的应用。它可以帮助我们快速进行大规模矩阵计算，提高计算效率和准确性。
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numpy中数组类和矩阵类在矩阵运算中的差异
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import numpy as np
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浏览 1提问于2017-01-25得票数 0
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MATLAB vs Python数值数组/矩阵乘法
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在我的Python代码中，我有相同的矩阵A，以及相同的a，b，c，d，e和f的值。
B = numpy.dot(A, [[a],[b],[c],[d],[e],[f]])
不会产生相同的矩阵B，也不会
B = numpy.dot(A, [a,b,c,
浏览 0提问于2015-07-22得票数 0
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用稀疏矩阵相乘稠密矩形矩阵
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import numpy
import scipy.sparse as sp
X = numpy.array([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])
W = sp.spdiags([1, 2], [0], 2, 2).tocsr()
我需要找到稠密矩阵X.transpose和稀疏矩阵W的乘积。
我所知道的一种方法是在右边不接受稀疏矩阵。
>>> sp.csr_matrix.dot(
浏览 5提问于2014-02-09得票数 1
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Numpy矩阵(阵列)原理
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我对Numpy阵列感到很困惑。假设我有两个Numpy数组。
a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
b = np.array([[1,10], [1, 10]])
我对a和b的解释是3x2和2x2矩阵，即，
a = 1 2 b = 1 10
3 4 1 10
5 6
然后，我认为做a * b应该很好，因为它是3x2和2x2矩阵的乘法。然而，这是不可能的，我不得不使用a.dot(b)。
考虑到这个事实，我认为我对Numpy数组的整数是不正确的。有人能让我知道我该怎么看待Numpy数组吗？我知道，如果我将a*b和b转换成np.ma
浏览 2提问于2016-11-08得票数 0
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将一个数组乘以另一个矩阵的指定行向量
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下午好，从机械的角度来看，这是一个相对简单的问题。
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现在，由于其中一些矩阵非常大，我希望能够告诉python，特征向量矩阵的哪一行乘以C。到目前为止，我已经尝试了一些numpy函数，但都没有用。
(对于那些想知道的人来说，我不想计算所有特征向量的矩阵乘积，我只需要乘以它们的一小部分-与最大特征值相关的那些)
谢谢!
浏览 1提问于2016-12-29得票数 1
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如何在两个不同的矩阵之间使用np.dot()对齐维
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ValueError: shapes (1,5) and (3,5) not aligned: 5 (dim 1) != 3 (dim 0)
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"""
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浏览 8提问于2022-09-11得票数 -1
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cython中可能的优化: numpy数组
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cimport cython
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浏览 1提问于2010-11-21得票数 3
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Python -矩阵乘法
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np.dot(y , y)
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浏览 3提问于2020-10-27得票数 2
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矢量和阵列的Np数组点积
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在理解numpy点函数背后的工作时，我遇到了问题，而broadcasting.Below是我想要理解的片段。
a=np.array([[1,2],[3,5]])
如果我们检查a.shape的形状，它将是(2,2)
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Question1：b列向量还是行向量？在提供输入时，b似乎是行向量，但在我的理解中，形状显示为列向量，有2 rows.What是错误吗？
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Question2:按照矩阵乘法，如果a是m*n，那么b必须是n*k，既然a是2*2，那么b必须是2*1。这是否验证
浏览 6提问于2017-04-05得票数 3
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numpy ndarray是同质的还是矩形的(子数组必须是相同的长度)，因为它在罩下使用了C数组吗？
python、c、numpy、multidimensional-array、numpy-ndarray
Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
浏览 6提问于2022-05-21得票数 3
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一维numpy阵列与枕稀疏矩阵之间的点积
python、numpy、scipy、sparse-matrix、dot-product
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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向量化投资组合风险
python、numpy
Im有N对投资组合权重存储在一个numpy数组中，并且希望计算投资组合风险，这是w * E * w_T，其中w_T是权转置。我想出的方法是循环每个权重对并应用矩阵乘法。是否有一种向量化的方法，使得给定一个权重对(如果可能的话，N个权值，所有和为1)，我对每一行都应用一个协方差矩阵来获得风险(即没有循环)？
import numpy as np
w = np.array([[0.2,0.8],[0.5,0.5]])
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浏览 4提问于2013-12-03得票数 2
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为什么"NumPy操作自动将张量转换为numpy数组“？这个特性是如何实现的？
python、numpy、tensorflow
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
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Numpy.dot()维度未对齐
python、numpy、matrix、scipy
我在给scipy.signal.dlsim方法提供正确的输入时遇到了问题。
该方法需要4个状态空间矩阵：
A = np.array([
[0.9056, -0.1908, 0.0348, 0.0880],
[0.0973, 0.8728, 0.4091, -0.0027],
[0.0068, -0.1694, 0.9729, -0.6131],
[-0.0264, 0.0014, 0.1094, 0.6551]
])
B = np.array([
[0, -0.0003, -0.0330, -0.0042, -0.0037],
[0,
浏览 0提问于2015-01-20得票数 11
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将numpy中所有数组元素的组合相乘
python、arrays、numpy
注意:我对表单‘只需使用循环’的答案不感兴趣，我想用numpyish的方式来做。
我是Python的初学者，我想使用numpy ndarray进行以下操作:给定一个数字序列t和另一个数字序列b，对于每一个t[i]，我想计算列表t[i]*b并将其存储为一个最终数组中的一个新行。示例：
t = [3,4]
b = [1,2,3,4]
那么结果应该是某种形式的列表编码。
[
[3,6,9,12], # 3 * the array of b's
[4,8,12,16] # 4 * the array of b's
]
在我最近看到的一个程序中，这是完美的，但是当我想自己做它
浏览 5提问于2016-01-10得票数 7
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Numpy中向量矩阵乘积的紧致自然写法
numpy、vector、matrix-multiplication
在科学计算中，我经常想做向量乘法，比如
a x b^T
a和b是行向量，b^T是向量的转置。因此，如果a和b为n，1和m，1，则生成的矩阵为n，m形。
有一种很好的、直接的方法来写这个乘法在numpy中吗？
示例：
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6,7])
手动添加轴可以：
a[:,np.newaxis] @ b[np.newaxis,:]
并给出了正确的结果：
[[ 4 5 6 7]
[ 8 10 12 14]
[12 15 18 21]]
爱因斯坦表示法可能是另一种方式，但还是有点奇怪。
np.einsum('a,b-&g
浏览 0提问于2018-05-15得票数 3
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Numpy中的线性代数
python、pandas、numpy
我正在使用NumPy ()处理NumPy中的矩阵乘法。由于数据集非常大，我希望尽可能减少总体运行时间--即执行尽可能少的np.dot()产品。
具体来说，我需要从我的值向量的每个元素中计算整体矩阵积以及相关的流。在NumPy中是否有一种方法可以在一个或两个np.dot()产品中一起计算所有这些？在下面的代码中，是否有一种方法可以减少np.dot()产品的数量而仍然得到相同的输出？
import pandas as pd
import numpy as np
vector = pd.DataFrame([1, 2, 3],
['A'
浏览 2提问于2016-10-31得票数 2
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添加到常规numpy ndarray时会调用scipy.sparse __add__方法吗？
python、numpy、scipy、ipython、sparse-matrix
我正在计算scipy.sparse矩阵(CSC)和ndarray向量之间的点积：
>>> print type(np_vector), np_vector.shape
<type 'numpy.ndarray'> (200,)
>>> print type(sp_matrix), sparse.isspmatrix(sp_matrix), sp_matrix.shape
<class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'> True (200, 200)
>>>
浏览 0提问于2013-04-20得票数 2
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`row.dot(M).dot(row.T)表示x‘中的行为本地numpy？
python、numpy
我有一个向量和矩阵计算，它非常有用，如下所示：
import numpy as np
r = 1
c = 13
x = np.ones((r, c)) # rxc
M = np.ones((c, c)) # cxc square
Z = x.dot(M).dot(x.T) # (rxr) = (rxc).(cxc).(cxr)
print Z.shape
def mul(a,b): return a*b
assert reduce(mul,Z.shape)==r # Z should have one value for each row
我希望对有许多行的x行执行相同的转换，
浏览 2提问于2017-11-09得票数 0
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