numpy怎么實現(xiàn)矩陣對應元素相乘

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1) matrix multiplication

矩陣乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩陣乘法運算前提：矩陣1的列=矩陣2的行
3種用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b

2） element-wise product ： 矩陣對應元素相乘

1種用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d)
對于nd.array()類型而言，數組 arrA * arrB 只能element-wise produt(對應元素相乘)

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 26 14:22:40 2018

@author: Administrator
"""

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4],[11,12]])
b = np.array([[5,6,13],[7,8,14]])
c = np.array([[1,2,13],[3,4,25],[11,12,23]])
d = np.array([[5,6,2],[7,8,29],[13,14,15]])

matrix_a = np.matrix(a)         # (3,2)
matrix_b = np.matrix(b)         # (2,3)
matrix_c = np.matrix(c)         # (3,3)
matrix_d = np.matrix(d)         # (3,3)

print(type(a),type(matrix_a))  # <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
mat_a = np.mat(a)
print(type(a),type(matrix_a))  # <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>



'''
# 1) matrix multiplication
矩陣乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)    # 矩陣乘法運算前提：矩陣1的列=矩陣2的行
3種用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b
'''
method_1 = matrix_a @ matrix_b
method_2 = np.dot(matrix_a, matrix_b)

print(method_1)
#[[ 19  22  41]
# [ 43  50  95]
# [139 162 311]]
print(method_2 == method_1)
#[[ True  True  True]
# [ True  True  True]
# [ True  True  True]]
print(matrix_c * matrix_d == matrix_c @ matrix_d)
#[[ True  True  True]
# [ True  True  True]
# [ True  True  True]]


'''
# 2） element-wise product ： 矩陣對應元素相乘
1種用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d)
對于nd.array()類型而言，數組 arrA * arrB 只能element-wise produt(對應元素相乘) 
'''
print(matrix_c, matrix_d, sep='\n')
#[[ 1  2 13]
# [ 3  4 25]
# [11 12 23]]
#[[ 5  6  2]
# [ 7  8 29]
# [13 14 15]]

method_1 = np.multiply(matrix_c, matrix_d)      # 對應位置元素相乘

print(method_1)
#[[  5  12  26]
# [ 21  32 725]
# [143 168 345]]

3) 矩陣乘法和數組乘法

感謝各位的閱讀，以上就是“numpy怎么實現(xiàn)矩陣對應元素相乘”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對numpy怎么實現(xiàn)矩陣對應元素相乘這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！