numpy中matrix與array的乘和加實(shí)例用法

本篇內(nèi)容介紹了“numpy中matrix與array的乘和加實(shí)例用法”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

1. 對(duì)于數(shù)組array

乘

就是對(duì)應(yīng)位置的元素相乘：

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 1 4]
 [ 9 16]]

加

就是對(duì)應(yīng)位置的相加：

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

2. 對(duì)于矩陣matrix

乘

就是矩陣的點(diǎn)乘:

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 7 10]
 [15 22]]

加

有兩種情況，第一種是X1與X2的大小一致，就是普通的矩陣相加，即對(duì)應(yīng)位置相加：

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

第二種情況是n＊1的X1 ＋ m*1的X2（或者反過來），就會(huì)得到n*m的矩陣：

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. 混用情況

在numpy中存在很多的matrix和array 運(yùn)算符混用的情況，程序也能通過，但這樣很不好，盡量按照以上原則使用。

如果2維的array想要進(jìn)行矩陣的點(diǎn)乘運(yùn)算，可以用np.dot(X1, X2)

如果matrix想要進(jìn)行對(duì)應(yīng)位置的乘，可以用np.multiply(X2,X1)

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