R中(矩阵)*(向量)的Python等效项
在Python中，R中矩阵乘以向量的等效项是使用NumPy库中的dot函数进行矩阵乘法运算。NumPy是Python科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
以下是完善且全面的答案：
R中矩阵乘以向量的Python等效项是使用NumPy库中的dot函数进行矩阵乘法运算。NumPy是Python科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
矩阵乘法是线性代数中的一种重要运算，它将一个矩阵与另一个矩阵或向量相乘，得到一个新的矩阵或向量。在R中，可以使用%*%运算符进行矩阵乘法运算。
在Python中，可以使用NumPy库来进行矩阵乘法运算。NumPy提供了一个名为dot的函数，用于计算两个数组的点积。对于矩阵乘法，可以将矩阵和向量作为参数传递给dot函数，得到矩阵与向量的乘积。
以下是使用NumPy进行矩阵乘法的示例代码：
import numpy as np
# 定义矩阵和向量
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
vector = np.array([5, 6])
# 计算矩阵乘法
result = np.dot(matrix, vector)
print(result)输出结果为：
[17 39]在这个示例中，我们定义了一个2x2的矩阵matrix和一个长度为2的向量vector。通过调用np.dot(matrix, vector)，我们得到了矩阵乘以向量的结果。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云产品：云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云产品：云数据库 MySQL 版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）
- 腾讯云产品：云原生容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云产品：人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云产品：物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云产品：移动推送服务（https://cloud.tencent.com/product/umeng_push）
- 腾讯云产品：对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云产品：区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 腾讯云产品：腾讯云游戏引擎（https://cloud.tencent.com/product/gse）
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和选择。
相关·内容
2回答
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
回答已采纳
2回答
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
回答已采纳
我试图在两个不同维数的矩阵之间使用Numpy中的点乘积。W是(1，5)，X是(3，5)，我不确定我可以使用哪个命令来更改维度，因为我对python还不熟悉。谢谢。
当我尝试运行我的函数时，它会给出一个错误：
ValueError: shapes (1,5) and (3,5) not aligned: 5 (dim 1) != 3 (dim 0)
from numpy.core.memmap import ndarray
def L(w, X, y):
"""
Arguments:
w -- vector of size n representi
浏览 8提问于2022-09-11得票数 -1
1回答
我要计算两个量A和B的乘积，然后计算乘积F。一般来说，A和B是数很大的矩阵，所以这种运算是传统的矩阵乘法。让我们把简单性A和B当作标量来考虑。我测试过的所有方法的Python代码如下：
from __future__ import division
import numpy as np
from sympy import Matrix
from sympy import *
A = 2251875000001
B = 28839630
F = 33232924804801
#Method 1: pure Python
C1 = (A*B) % F
A_mat = np.matrix(A
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
回答已采纳
4回答
编辑
我意识到我没有很好地检查我的母亲，因此我问了一些错误的问题。主要问题是当numpy数组作为2d数组而不是1d传入时(甚至当python列表作为1d而不是2d传入时也是如此)。所以如果我们有
x = np.array([[1], [2], [3]])
然后，很明显，如果您尝试索引这一点，那么您将得到数组(如果您使用的项目，您没有)。同样的情况也适用于标准python列表。
抱歉弄乱了。
原创
我试图从可能是numpy数组或标准python列表的东西中形成一个新的numpy数组。
例如
import numpy as np
x = [2, 3, 1]
y = np.array([[0,
浏览 6提问于2016-04-28得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图确定如何在Python / Numpy / Scipy中执行二进制矩阵乘法，在这里使用加法(加法)，OR，意思是当我们“乘”下面的两个矩阵时
1 0
1 1
0 1
1 1 0
0 1 1
我们应该
[[1., 1., 0],
[1., 1., 1.],
[0, 1., 1.]]
有什么想法吗？
浏览 3提问于2014-01-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我试着用Numpy做矩阵点积和转置，我发现数组可以做很多矩阵可以做的事情，例如点积、逐点积和转置。
当我必须创建一个矩阵时，我必须首先创建一个数组。
示例：
import numpy as np
array = np.ones([3,1])
matrix = np.matrix(array)
由于我可以做矩阵转置和点积的数组类型，我不需要将数组转换为矩阵操作。
例如，下面的行是有效的，其中A是ndarray：
dot_product = np.dot(A.T, A )
以前的矩阵运算可以用矩阵类变量A表示。
dot_product = A.T * A
运算符*与ndarray的逐点
浏览 1提问于2017-01-25得票数 0
回答已采纳
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.
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print 'matrix multiplication', a.dot(a)
print 'element-wise multiplication', a * a
> matrix multiplication [[ 7 10] [15 22]]
> element-wise multiplication [[ 1 4] [ 9 16]]
这很好，但与我学过的所有矩阵运算相反(例如，“点积
浏览 3提问于2016-10-31得票数 0
回答已采纳
3回答
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
回答已采纳
我有两个多维NumPy数组，A和B，以及A.shape = (K, d, N)和B.shape = (K, N, d)。我想在轴0 (K)上执行一个按元素进行的运算，该操作是对轴1和2 (d, N和N, d)的矩阵乘法。因此，结果应该是一个带有C.shape = (K, d, d)的多维数组C.shape = (K, d, d)，从而使C[k] = np.dot(A[k], B[k])。一个简单的实现应该如下所示：
C = np.vstack([np.dot(A[k], B[k])[np.newaxis, :, :] for k in xrange(K)])
但是这个实现是缓慢的。一种稍微快一
浏览 7提问于2012-04-25得票数 6
1回答
共轭梯度实现Python
、、、、
我通过查看维基百科引用- 在python中实现了共轭梯度。
实施应解决的问题
ax = b
我的应用程序输入如下，
a = <400x400 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 1920 stored elements in Compressed Sparse Row format>
b = vector of shape (400, ) and dtype = float64
x = vector of random numbers of shape (400
浏览 1提问于2018-12-07得票数 0
我正在尝试使用numpy，但我不知道如何在numpy中正确定义n by n矩阵。我用过numpy.zeros(n,n)..。但我真的不确定这是否可以。
这样使用numpy是正确的吗？我在试着让(matrix^T * vector) - vector。
matrix = np.zeros((n,n))
start = [(1/float(n)) for _ in range(n)]
vector = np.array(start)
newvector = np.dot(np.transpose(matrix) , vector)
ans= np.subtract(newvector , ve
浏览 0提问于2013-04-23得票数 2
2回答
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]])
covar = np.array([0.000046,0.000017,0.000017,0.000032]).reshape([2,2])
w1 = w[0].reshape
浏览 4提问于2013-12-03得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图理解如何使用1D处理NumPy数组(线性代数中的向量)。
在下面的示例中，我生成了两个numpy.array a和b
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([[1],[2],[3]]).reshape(1,3)
>>> a.shape
(3,)
>>> b.shape
(1, 3)
对我来说，根据线性代数的定义，a和b具有相同的形状:1行，3列，但NumPy没有。
现在，NumPy dot产品：
>&
浏览 2提问于2013-03-28得票数 19
回答已采纳
我通过PIL将一个RGB图像加载到一个numpy数组中。我得到一个列x cols x 3数组。经过修修补补，我得到了以下代码。我想学习如何在没有循环的情况下进行这样的数组/矩阵操作。
# Note using matrix not array.
rgb_to_ycc = np.matrix(
(0.2990, 0.5870, 0.1140,
-0.1687, -0.3313, 0.5000,
0.5000, -0.4187, -0.0813,)
).reshape( 3,3 )
ycc_to_rgb = np.matrix(
( 1.0, 0.0,
浏览 5提问于2011-11-04得票数 3
回答已采纳
我试图在中在矩阵4x4和向量4x1之间做一个乘法。如果我试着用using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
Matrix<double>.op_DotMultiply(matrixABuilder.DenseOfArray(A), matrixPBuilder.DenseOfArray(P));
如果A是定义为4x1的4x4和P的矩阵，那么我将得到下一个error>
System.ArgumentException: 'Matrix dimensions must agree: op1 is 4x4, op2 is 4x1. (Param
浏览 12提问于2020-12-15得票数 2
回答已采纳
3回答
我想要计算以下内容： ? 但是我不知道如何在python中做到这一点，我不想手动实现，而是使用一个预定义的函数，例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码： import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
浏览 150提问于2020-06-24得票数 0
回答已采纳
我得到了一些我无法解释的效率测试结果。
我想要组装一个矩阵B，它的第一个条目Bi，：：= Ai，:，:.dot( x )，其中每个Ai，:，：是一个2D矩阵，x也是。
我可以通过以下三种方法来测试性能:随机(numpy.random.randn)矩阵A= (10,1000,1000)，x= (1000,1200)。我得到的时间结果如下：
(1)单多维点积
B = A.dot(x)
total time: 102.361 s
(2)通过I循环，实现二维点积。
# initialize B = np.zeros([dim1, dim2, dim3])
for i in range(A
浏览 7提问于2015-10-08得票数 12
回答已采纳
假设我在numpy中有一个矩阵，比如：
In [66]: data = np.arange(6).reshape(2,3)
In [67]: data
Out[67]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In [68]: type(data)
Out[68]: numpy.ndarray
我想得到data0的乘积:T(它应该是3乘1矩阵)和数据的乘积，结果应该是3乘3矩阵。
所以，我写道：
M = np.dot(data[0,:].T, data[1,:])
但这给了我一个数字，而不是3乘3矩阵。
我注意到numpy.ndarray中的切片给了我一
浏览 2提问于2014-11-11得票数 0
回答已采纳
因此，我试图实现(a * b) * (M * a.T)，但我一直得到ValueError。因为我对python和numpy函数很陌生，所以帮助很大。提前谢谢。
import numpy.matlib
import numpy as np
def complicated_matrix_function(M, a, b):
ans1 = np.dot(a, b)
ans2 = np.dot(M, a.T)
out = np.dot(ans1, ans2)
return out
M = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,
浏览 2提问于2019-10-03得票数 1
回答已采纳
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
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
