zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Numpy 线性代数

    Numpy 提供了线性代数库 linalg , 该库包含了线性代数所需的所有功能,可以看卡下面的说明:

    函数 描述
    dot 两个数组的点积, 即元素对应相乘
    vdot 两个向量的点积
    inner 两个数组的内积
    matmul 两个数组的矩阵阵积
    determinant 数组的行列式
    solve 求解线性矩阵方程
    inv 计算矩阵的乘法逆矩阵

    numpy.dot()

    numpy.dot()对于两个一维的数组,计算的是这两个数组的对应下标元素的乘机和数学上称之为内积(;碎玉二维数数组,计算的是两个数组的矩阵乘机;对于多为数组, 他的通用计算公式如下:即记过数组中的每个元素都是:数组 a 的最后一维上的所有数组 b 的倒数第二位上的所有元素的乘机: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]))

    numpy.dot(a, b, out = None)

    参数说明:
      a : ndarray 数组

      b :ndarray 数组

      out : ndarray, 可选, 用来保存dot()的计算结果

    import numpy.matlib
    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[11, 12], [13, 14]])
    print(np.dot(a, b))
    
    输出结果:
    [[37  40] 
     [85  92]]
    

    计算式为: [[
    1*11+2*13, 1*12+2*14], [3*11 +4*13, 3*12 + 4*14]]
  • 相关阅读:
    函数式组件中的class与style处理
    学习CSS(二)
    mysql优化二
    mysql优化一
    spring解决循环依赖
    Java多线程2:Thread中的实例方法
    当try、catch中有return时,finally中的代码会执行么?
    Java多线程1:进程与线程
    手写springmvc
    手写spring
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jcjc/p/10791581.html
Copyright © 2011-2022 走看看