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详解Python中的算术乘法、数组乘法与矩阵乘法

(1)算术乘法,整数、实数、复数、高精度实数之间的乘法。 ? (2)列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法,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数组与类似于数组的对象(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),需要满足广播的条件:两个数组的shape属性的元组右对齐之后要求两个元组在垂直方向的两个数字要么相等...数组与标量相乘,等价于乘法运算符或numpy.multiply()函数: ? 如果两个数组是长度相同的一维数组,计算结果为两个向量的内积: ?...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组,表示两个矩阵相乘,结果为(m,n)的二维数组,此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul(): ?...6)numpy矩阵与矩阵相乘时,运算符*和@功能相同,都表示线性代数里的矩阵乘法。 ? 7)连乘,计算所有数值相乘的结果,可以使用标准库函数math.prod(),Python 3.8之后支持。

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Python|详解矩阵乘法

顾名思义,数字组成的矩形,例如: [1 2 3 4 5 67 8 9 1011 ] 现在,我们需要用python编程来实现矩阵的乘法。...解决方案 1.矩阵乘法原理 要做矩阵的乘法,首先得搞清楚几点关于矩阵乘法的知识。 只有一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数时,这两个矩阵才能相乘。...矩阵乘法的原理是,一个矩阵的每一行分别与另一个矩阵的每一列的每一个数一一对应相乘再相加,得到的数字就是结果矩阵的中的一个数。 结果矩阵的形状是一个矩阵的行数和另一个矩阵的列数。...2.python实现矩阵乘法 知道了矩阵乘法的原理后,再一起来看看如何用python编写出程序吧。如何输入输出矩阵就不说了,直接看中间的算法。有以下几个步骤: “定循环”。...图2.4.1 运行效果 结语 Python中很多东西常常与数学有关,要想做正确,还得究其原理。对于矩阵乘法,可以是说得非常详细了,甚至会显得有点啰嗦,但是,所体现的是对于一个问题的解题思路。

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Python 实现大整数乘法算法

我们平时接触的长乘法,按位相乘,是一种时间复杂度为 O(n ^ 2) 的算法。今天,我们来介绍一种时间复杂度为 O (n ^ log 3) 的大整数乘法(log 表示以 2 为底的对数)。...接着,我们在计算 n / 2 乘法的过程中又会遇到 n / 4 位的乘法运算……以此类推,直到我们遇到两个个位数的乘法,我们就直接返回这两个个位数乘法的结果。层层返回,最终得到 N 位数的乘法结果。...时间复杂度 我们平常使用的长乘法,是 O (n ^ 2) 的时间复杂度。比如两个 N 位数相乘,我们需要将每一位按规则相乘,所以需要计算 N * N 次乘法。...而使用 Karatsuba 算法每层需要计算三次乘法,两次加法,以及若干次加法,每使用一次 karatsuba 算法,乘法规模就下降一半。...所以,对于两个 n = 2 ^ K 位数乘法运算,我们需要计算 3 ^ k 次乘法运算。

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Python 实现大整数乘法算法

我们平时接触的长乘法,按位相乘,是一种时间复杂度为 O(n ^ 2) 的算法。今天,我们来介绍一种时间复杂度为 O (n ^ log 3) 的大整数乘法(log 表示以 2 为底的对数)。...接着,我们在计算 n / 2 乘法的过程中又会遇到 n / 4 位的乘法运算……以此类推,直到我们遇到两个个位数的乘法,我们就直接返回这两个个位数乘法的结果。层层返回,最终得到 N 位数的乘法结果。...时间复杂度 我们平常使用的长乘法,是 O (n ^ 2) 的时间复杂度。比如两个 N 位数相乘,我们需要将每一位按规则相乘,所以需要计算 N * N 次乘法。...而使用 Karatsuba 算法每层需要计算三次乘法,两次加法,以及若干次加法,每使用一次 karatsuba 算法,乘法规模就下降一半。...所以,对于两个 n = 2 ^ K 位数乘法运算,我们需要计算 3 ^ k 次乘法运算。

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Python实现最小二乘法

这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。 王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。...画散点图 创建一个DataTemp的文件夹,在其中分别创建"data"、"demo"文件夹用于存放数据文件、Python程序文件。...数据导入Excel后 创建Python文件:”leastsquare.py“。在文件头加入utf-8编码的说明以支持中文字符,然后添加必要的注释。...一元线性回归模型 我们使用最小二乘法估算出α、β即可求出经验回归方程。 ?...经验模型 Python中对一元线性模型的参数进行参数估计是很简单的,如下代码所示: def fun(p,x): #回归模型函数 k,b = p return k*x+b def error

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