numpy matrix和array的乘和加實(shí)例
更新時(shí)間：2018年06月28日 09:57:50 作者：超級(jí)杰哥
今天小編就為大家分享一篇numpy matrix和array的乘和加實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
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(guò)來(lái)），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(guò)，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)
以上這篇numpy matrix和array的乘和加實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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