1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

一．  矩阵乘法串行实现 例子选择两个1024*1024的矩阵相乘,根据矩阵乘法运算得到运算结果.其中,两个矩阵中的数为double类型,初值由随机数函数产生.代码如下: #include <iostream> #include <omp.h> // OpenMP编程需要包含的头文件 #include <time.h> #include <stdlib.h> using namespace std; #define MatrixOrder 1024 #def

转载请注明出处. /* Function:C++实现并行矩阵乘法; Time: 19/03/25; Writer:ZhiHong Cc; */ 运行方法:切到工程文件x64\Debug文件下,打开命令行,输入以下指令: mpiexec -n N Project.exe NUM // N代表开启进程数量,NUM代表矩阵规模大小(size) 具体代码: 1.头文件: #include<stdio.h> #include <iostream> #include<math.h>

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

一.  np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. 2.代码 [code] import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4],

本文转载自:https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1,

题目描述 [问题描述] 编写程序,完成3*4矩阵和4*3整数矩阵的乘法,输出结果矩阵. [输入形式] 一行,供24个整数.以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵. [输出形式] 先行后列顺序输出结果矩阵,每个元素的显示宽度为8格,屏幕一行只显示矩阵的一行. [样例输入] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 上面的输入,意味着要计算如下两个矩阵的乘积. 第一个矩阵 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 第二个矩阵:

使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积. 下面是使用array时: 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. 2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 在

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法  若 w 为 m*1 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算: 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵

Luogu T7152 细胞(递推,矩阵乘法,快速幂) Description 小 X 在上完生物课后对细胞的分裂产生了浓厚的兴趣.于是他决定做实验并 观察细胞分裂的规律. 他选取了一种特别的细胞,每天每个该细胞可以分裂出 x − 1 个新的细胞. 小 X 决定第 i 天向培养皿中加入 i 个细胞(在实验开始前培养皿中无细胞). 现在他想知道第 n 天培养皿中总共会有多少个细胞. 由于细胞总数可能很多,你只要告诉他总数对 w 取模的值即可. Input 第一行三个正整数 n, x,w Outpu

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

转载自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类