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pythonnumpy矩陣點積
發布時間：2024-10-22 02:46:42① Numpy array數組的常見運算
Numpy是python最流行的數學計算庫之一，它 支持多維數組與矩陣的各種運算。在Numpy庫中ndarray對象是其核心，它支持任意維度的數組（向量），所有的運算都是以array為基礎展開的。此外，在 Numpy的 矩陣mat是array的一個子集，也就是二維的數組。
下面我們來看一下array的基本運算。
NumPy數組在與數值進行運算時，具有廣播特性。也就是說，數組中的每個元素都會進行同樣的運算，這些運算包括「+、-、*、/、**、&、|、^」等。
例如：array([1,2,3,4,5])*2 相當於array([1*2,2*2,3*2,4*2,5*2]), 代碼示例如下。
對於維度相同的兩個數組，將按照元素逐項進行運算。以『*』為例：
已知
那麼：
代碼示例如下
對於維度不同的兩個數組，則會進行廣播運算, 例如
那麼
我們知道對於向量
那麼a與b的點積為：
在Numpy中，一維數組的點積（dot）和內積(inner)是相同的。但是對於多維數組來說，則有差別。inner運算中，可以將數組最後一個維度(行)視為向量，兩個數組的內積就是逐項對這些向量的內積。而dot運算則是前一個數組雨後一個數組轉置後的結果，即inner(a,b.T).
以上代碼在Python 3.7中運行通過。
② python里x=randn mat=x.T.dot 是求什麼
x=randn這個寫法是不對的，randn是numpy里的一個生成隨機array的函數。
比如說要生成一個三行兩列的隨機array，可以這樣寫：
import numpy
x = numpy.random.randn(3,2)
像這樣：
dot(2)是點乘常數就不說了，
那個x.T.dot([1,2,3])就是x.T的
1*1+2*2+3*3=14
2*1+3*2+4*3=20
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