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…

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: >>>…

import numpy.matlib import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) print(np.dot(a,b)) 计算结果: 1,2.   11,12.          1 * 11 + 2 * 13.  1 * 12 + 2 * 14.      37,40 3,4.  13,14.    3 * 11 + 4 * 13. 3 * 12 + 4 * 14. 85,92…

exp,高等数学里以自然常数e为底的指数函数 Exp:返回e的n次方,e是一个常数为2.71828 Exp 函数 返回 e(自然对数的底)的幂次方.   a = 1 print np.exp(a) a = 2 print np.exp(a) print 2.71828182846 * 2.71828182846 结果: 2.71828182846 7.38905609893 7.38905609894 np.exp(1) 为自身, np.exp(2) 为平方…

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…

# 理解 NumPy 在这篇文章中,我们将介绍使用NumPy的基础知识,NumPy是一个功能强大的Python库,允许更高级的数据操作和数学计算. # 什么是 NumPy? NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算.NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python.NumPy提供了大量的库函数和操作,可以帮助程序员轻松地进行数值计算.这类数值计算广泛用于以下任务: 机器学习模型:在编写机器学习算法时,需要对矩阵进行各种数值计算.例如矩阵乘法.换位.…

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…

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:…

# *_*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…

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,…