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淺談numpy 中dot()函數(shù)的計算方式

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如下所示:

a = np.arange(1, 5).reshape(2, 2)
b = np.arange(2, 6).reshape(2, 2)
c = a * b
dot = np.dot(a, b)
print(a)
print(b)
print(c)
print(dot)

打印出a

[[1 2]

[3 4]]

打印出b

[[2 3]

[4 5]]

a * b 每個相對位置的數(shù)值相乘1*2=2,2*3=6,3*4=12,4*5=20.比較簡單,自己腦補一下

[[ 2 6]

[12 20]]

a.dot(b)也可以下成下面的那種形式,看你喜歡了.關鍵是算法

np.dot(a,b)

[[10 13]

[22 29]]

10=1*2+2*4 a[1][1]*b[1][1]+a[1][2]*b[2][1]

13=1*3+2*5

22=3*2+4*4

29=3*3+4*5 a[2][1]*b[1][2]+a[2][2]*b[2][2]

就這樣了,規(guī)律自己找~

補充:Numpy矩陣乘積函數(shù)(dot)運算規(guī)則解析

np.dot(A, B)

A為二維m*n的舉證,B必須為n*l的矩陣,l兩個矩陣的n必須一致,也就是說A有多少列,B就必須有多少行,否則無法運算。結果得到m*l的矩陣

m*l = np.dot(m*n,n*l),m n l指維度,得到m*l的矩陣

運算順序如下圖:

程序演示如下:

import numpy as np
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]
print(np.dot(A, B))

結果:

[[23 17]

[56 41]]

如果A和B的形狀交換會怎么樣呢?

import numpy as np
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]
print(np.dot(B, A))

結果是這樣喲!不是說形狀一定是變小喲

[[11 16 21]

[16 23 30]

[16 23 30]]

這是A和B的形狀不一樣:

import numpy as np
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
B = [[3], [4], [4]]
print(np.dot(A, B))

結果如下:

[[23]

[56]]

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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