1. 对于数组array
乘
就是对应位置的元素相乘:
X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2*X1 [[ 1 4] [ 9 16]]
加
就是对应位置的相加:
X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2+X1 [[2 4] [6 8]]
2. 对于矩阵matrix
乘
就是矩阵的点乘:
X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2*X1 [[ 7 10] [15 22]]
加
有两种情况,第一种是X1与X2的大小一致,就是普通的矩阵相加,即对应位置相加:
X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2+X1 [[2 4] [6 8]]
第二种情况是n*1的X1 + m*1的X2(或者反过来),就会得到n*m的矩阵:
X1 = np.matrix([[1,2,3]]) X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T print X2+X1 [[2 3 4] [3 4 5] [4 5 6] [5 6 7]]
3. 混用情况
在numpy中存在很多的matrix和array 运算符混用的情况,程序也能通过,但这样很不好,尽量按照以上原则使用。
如果2维的array想要进行矩阵的点乘运算,可以用np.dot(X1, X2)
如果matrix想要进行对应位置的乘,可以用np.multiply(X2,X1)
以上这篇numpy matrix和array的乘和加实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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