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矩阵乘法: (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提:矩阵1的列=矩阵2的行
3种用法: np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b
1种用法:np.multiply(matrix_c, matrix_d)
对于nd.array()类型而言,数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘)
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 26 14:22:40 2018 @author: Administrator """ import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[11,12]]) b = np.array([[5,6,13],[7,8,14]]) c = np.array([[1,2,13],[3,4,25],[11,12,23]]) d = np.array([[5,6,2],[7,8,29],[13,14,15]]) matrix_a = np.matrix(a) # (3,2) matrix_b = np.matrix(b) # (2,3) matrix_c = np.matrix(c) # (3,3) matrix_d = np.matrix(d) # (3,3) print(type(a),type(matrix_a)) # <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> mat_a = np.mat(a) print(type(a),type(matrix_a)) # <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> ''' # 1) matrix multiplication 矩阵乘法: (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提:矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法: np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b ''' method_1 = matrix_a @ matrix_b method_2 = np.dot(matrix_a, matrix_b) print(method_1) #[[ 19 22 41] # [ 43 50 95] # [139 162 311]] print(method_2 == method_1) #[[ True True True] # [ True True True] # [ True True True]] print(matrix_c * matrix_d == matrix_c @ matrix_d) #[[ True True True] # [ True True True] # [ True True True]] ''' # 2) element-wise product : 矩阵对应元素相乘 1种用法:np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言,数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘) ''' print(matrix_c, matrix_d, sep='\n') #[[ 1 2 13] # [ 3 4 25] # [11 12 23]] #[[ 5 6 2] # [ 7 8 29] # [13 14 15]] method_1 = np.multiply(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘 print(method_1) #[[ 5 12 26] # [ 21 32 725] # [143 168 345]]
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