1. 同線性代數中矩陣乘法的定義: np.dot()
np.dot(A, B):對于二維矩陣,計算真正意義上的矩陣乘積,同線性代數中矩陣乘法的定義。對于一維矩陣,計算兩者的內積。見如下Python代碼:
importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])two_multi_res=np.dot(two_dim_matrix_one,two_dim_matrix_two)print('two_multi_res:%s'%(two_multi_res))#1-Darrayone_dim_vec_one=np.array([1,2,3])one_dim_vec_two=np.array([4,5,6])one_result_res=np.dot(one_dim_vec_one,one_dim_vec_two)print('one_result_res:%s'%(one_result_res))
結果如下:
two_multi_res:[[2228][4964]]one_result_res:32
2. 對應元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *
在Python中,實現對應元素相乘,有2種方式,一個是np.multiply(),另外一個是*。見如下Python代碼:
importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])another_two_dim_matrix_one=np.array([[7,8,9],[4,7,1]])#對應元素相乘element-wiseproductelement_wise=two_dim_matrix_one*another_two_dim_matrix_oneprint('elementwiseproduct:%s'%(element_wise))#對應元素相乘element-wiseproductelement_wise_2=np.multiply(two_dim_matrix_one,another_two_dim_matrix_one)print('elementwiseproduct:%s'%(element_wise_2))
結果如下:
elementwiseproduct:[[71627][16356]]elementwiseproduct:[[71627][16356]]
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