这个函数在的数字信号处理中用处还是比较广泛的,函数的具体定义如下所示: numpy.dot(a, b, out=None) 该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积,表示的含义如下所示: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 使用方法如下所示: 单个数: >>> np.dot(3, 4) 12 复数: >>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) (-13+0j) 二维矩阵: >>>…

python代码 x = np.array([[1,3],[1,4]]) y = np.array([[2,2],[3,1]]) print np.dot(x,y) 结果 [[11 5] [14 6]] 结算过程, 行 * 列 1 3    2 2     1*2 + 3 * 3 1 * 2 + 3 * 1       11 51 4    3 1     1*2 + 4 * 3 1 * 2 + 4 * 1       14 6…

今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题.就是dot函数是如何对矩阵进行运算的. 一.dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3…

dot函数是常规的矩阵相乘 *是特殊的乘法 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,6]] a = np.array(a) b = [[1,2],[4,5],[3,6]] b= np.array(b) #一个(2,3), 一个(3,2),是可以正常的矩阵相乘的 c = np.dot(a, b) print c -->result: array([[18, 30], [42, 69]]) 说明dot是正常的矩阵相乘的方法 c = a * b -->result:…

目录numpy常用函数学习点乘法线型预测线性拟合裁剪.压缩和累乘相关性多项式拟合提取符号数组杂项点乘法该方法为数学方法,但是在numpy使用的时候略坑.numpy的点乘为a.dot(b)或numpy.dot(a,b),要求a,b的原始数据结构为MxN .* NxL=MxL,不是显示数据,必须经过a.resize()或者a.shape=两种方法转换才能将原始数据改变结构.代码如下: >>> import numpy as np>>> a=np.array([[1,2,3,…

摘要:总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一篇,在计算均线,指数均线时,分别计算了不同的权重,比如 和 都是按不同的计算方法来计算出相关的权重,一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来,也即,这个股价等于之前的股价与各自的系数相乘后再做加和的结果,但是,这些系数是需要我们来确定的,也即一个线性相关的权重.一.用线性模型预测价格创建步骤如下:1…

numpy.linalg 模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.一.计算逆矩阵 线性代数中,矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I.该定义可以写为A *A ^(-1) =1.numpy.linalg 模块中的 inv 函数可以计算逆矩阵. 1) 用 mat 函数创建示例矩阵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.mat("0 1 2;1 0 3;…

dot函数是两个向量的点乘,注意lua中dot函数的写法 th> a [torch.DoubleTensor of size 1x3] [.0002s] th> b [torch.DoubleTensor of size 1x3] [.0002s] th> c=a:dot(b) [.0001s] th> c…

# *_*coding:utf-8 *_* # athor:auto import numpy dot = numpy.dot([0.100, 0.200],2.) print(dot) #[ 0.2 0.4] 理解是numpy.dot第一个参数是点的坐标值,后面是倍率…

属于Numpy的函数. 一:通用函数 1.说明 是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 2.一元函数 3.二元函数 二:矢量计算 1.numpy.where 主要有两种用法 np.where(condition, x, y):满足条件(condition),输出x,不满足输出y. np.where(condition):只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero).这里的坐标以tuple的形式给出,通常原…