Рубрики
Без рубрики

Обновление Numpy Matrix

Мультипликация Numpy Matrix может быть выполнена следующими тремя методами. Умножьте (): умножение элементного матрицы. Матмул (): Матричный продукт двух

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Мультипликация Numpy Matrix может быть выполнена следующими тремя методами.

  1. Умножьте (): умножение элементного матрицы.
  2. Матмул (): Матричный продукт двух массивов.
  3. точка (): точечный продукт двух массивов.

1. Мультипликационный элемент Matrix Matrix Wise

Если вы хотите умножению MATRIX Element-WiSe, вы можете использовать функцию MultiPly ().

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2],
                 [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6],
                 [7, 8]])

arr_result = np.multiply(arr1, arr2)

print(arr_result)

Выход:

[[ 5 12]
 [21 32]]

На приведенном ниже изображении показана операция умножения, выполненная, чтобы получить матрицу результата.

Обновление Numpy Matrix ()

2. Матричный продукт двух объявлений

Если вы хотите матричный продукт двух массивов, используйте функцию Matmul ().

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2],
                 [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6],
                 [7, 8]])

arr_result = np.matmul(arr1, arr2)

print(f'Matrix Product of arr1 and arr2 is:\n{arr_result}')

arr_result = np.matmul(arr2, arr1)

print(f'Matrix Product of arr2 and arr1 is:\n{arr_result}')

Выход:

Matrix Product of arr1 and arr2 is:
[[19 22]
 [43 50]]
Matrix Product of arr2 and arr1 is:
[[23 34]
 [31 46]]

Приведенная ниже диаграмма объясняет операции продукта Matrix для каждого индекса в массиве результата. Для простоты возьмите строку из первого массива и столбец от второго массива для каждого индекса. Затем умножите соответствующие элементы, а затем добавьте их к достижению значения продукта матрицы.

Numpy Matrix Product

Матричный продукт двух массивов зависит от позиции аргумента. Таким образом, Матмул (А, б) может отличаться от Матмула (B, A).

3. DOT Product из двух примеров Numpy

Функция Numpy Dot () возвращает точечный продукт двух массивов. Результат такой же, как функция Matmul () для одномерных и двумерных массивов.

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2],
                 [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6],
                 [7, 8]])

arr_result = np.dot(arr1, arr2)

print(f'Dot Product of arr1 and arr2 is:\n{arr_result}')

arr_result = np.dot(arr2, arr1)

print(f'Dot Product of arr2 and arr1 is:\n{arr_result}')

arr_result = np.dot([1, 2], [5, 6])
print(f'Dot Product of two 1-D arrays is:\n{arr_result}')

Выход:

Dot Product of arr1 and arr2 is:
[[19 22]
 [43 50]]
Dot Product of arr2 and arr1 is:
[[23 34]
 [31 46]]
Dot Product of two 1-D arrays is:
17
  • numpy.square ()
  • Numpy sqrt () – квадратный корень матричных элементов
  • Python Numpy Учебник

Рекомендации