matlab中数与矩阵相乘怎么表示,matlab中矩阵乘法

  matlab中数与矩阵相乘怎么表示,matlab中矩阵乘法

  矩阵乘法和点乘法概述

  matpythonumpyarraypythonumpymatrix的矩阵乘法*NP.dot(NP.dot)和* dot乘法。*np.multiply)和* NP . multiply)1 . apply

  #这段代码必须在python2上运行。错误list1=[ 1,2,3,4] list2=[ 5,6,7,8] list3=map (lambda (a,b) :a*b,河马小厨师List2)) PPP因为数组后面的不是浮点对象,而是数字的机器翻译,也就是字节表示。这和C语言中的数组是一样的。

  1.3 numpy数组(array)Numpy数组和python列表的区别

  )a),numpy数组是固定大小做的,python list是动态的。调整ndarray的大小创建一个新数组并删除原始数组。

  (b)要素类型的区别。

  NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,因此内存大小是相同的。

  Python list可以存储各种类型的元素。

  例外:如果Python的原生数组包含NumPy对象,则允许不同大小的元素数组。

  (c)数学运算的执行效率高于母语python。

  (d)越来越多基于Python的科学和数学软件包使用NumPy数组。

  1.4 numpy中的矩阵:数组array和numpy中的矩阵的区别:

  矩阵是数组的一个分支,而矩阵和数组在很多情况下是常见的。哪个都一样。不过这个时候官方的建议是,如果两者可以搭配使用的话,选择array。因为数组更灵活,速度更快。很多人把二维数组翻译成矩阵。

  但是矩阵的好处是它是一个比较简单的运算符号。例如,如果两个矩阵相乘,将使用符号*。但是,如果你把数组相乘,就不会这样了。的方法。必须使用点号()。

  数组的优点是不仅可以表示二维,还可以表示3,4,5…维。另外,在大多数Python程序中,更常用数组。

  2.Python的矩阵乘法和矩阵点乘法2.1 numpy的数组np.dot))表示矩阵乘法。*表示提高分数。Np.multiply()的意思是点乘。

  importnumpyasnpa=NP.array ([ 1,0 ],[ 0,1 ] ) b=NP.array ([ 4,1 ],[ 2,2 ] ) x=np.dot(a ) a,B)B)# print(x)print(y)print)z)[41][2][40][02][02][02][02]matrix NP . dot))))NP . multiply

  ImportnumpyasNPA=np.mat ([1,0],[0,1]) b=np.mat ([4,1],[2,2]) x=np.dot (a,b) # b) [2,2]) x=a * b%。Y=a.*b%矩阵的点乘,也就是说每个元素都是对应的。两个输入矩阵必须具有相同的形状。x=4 1 2 2y=4 0 0 2

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