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…

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:…

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…

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…

转于:https://www.cnblogs.com/luhuan/p/7925790.html博主:忧郁的白衬衫 一.dot()的使用 1)格式:np.dot(array1, array2) == array1.dot(array2) 2)功能:返回的是两个数组乘积后的数据和 # 注:np.dot(array1, array2) == np.sum(array1 * array2),而不是array1 * array2 # array1 * array2:对应数据相乘,结果还是一个array…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下: import numpy as np 1. np.multiply()函数 函数作用 数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致 1.1数组场景 [code] A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A [result] array([[1, 2], [3, 4]]) [code] B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B [result] array([[0, 1], [2, 3]]) […

通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可以将其看做简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器. sqrt 和 exp为一元(unary)ufunc,add或maxinum接受2个数组,因此也叫二元(binary) ufunc, 并返回一个结果数组 import numpy as np arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) Out[110]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1…

转自https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78715140 为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下: import numpy as np 1. np.multiply()函数 函数作用 数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致 1.1数组场景 A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.arange(0,4).reshape(…