python中numpy.dot()計(jì)算矩陣相乘
更新時(shí)間：2023年07月07日 10:39:53 作者：想變厲害的大白菜
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一、如何用 python 計(jì)算矩陣乘法？
使用 Numpy 包里的 dot() 函數(shù)。
該函數(shù)主要功能有兩個(gè)：向量點(diǎn)積 和 矩陣乘法 。
格式：x.dot(y) 等價(jià)于 np.dot(x,y)
x 是m × n 矩陣 ，y 是 n×m 矩陣，則 x.dot(y) 得到 m×m 矩陣。
二、實(shí)例
向量相乘，得到內(nèi)積
import numpy as np x=np.array([0,1,2,3,4]) #等價(jià)于 x=np.arange(0,5) y=x[::-1] print(x) print(y) print(np.dot(x,y))
輸出結(jié)果：
[0 1 2 3 4]
[4 3 2 1 0]
10
矩陣相乘，得到矩陣的積
（1）實(shí)例 1
import numpy as np
x=np.arange(0,5)
# 0,10，是隨機(jī)數(shù)的方位，size=(5,1),也就是5維矩陣，且每一維元素?cái)?shù)為1個(gè)
y=np.random.randint(0,10,size=(5,1))
print(x)
print(y)
# 查看矩陣或者數(shù)組的維數(shù)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y))輸出結(jié)果：
[0 1 2 3 4]
[[1]
[7]
[1]
[3]
[8]]
x.shape:(5,)
y.shape(5, 1)
[50]
（2）實(shí)例 2
import numpy as np
x=np.arange(0,6).reshape(2,3)
y=np.random.randint(0,10,size=(3,2))
print(x)
print(y)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y)) 輸出結(jié)果：
[[0 1 2]
[3 4 5]]
[[1 8]
[6 1]
[3 9]]
x.shape:(2, 3)
y.shape(3, 2)
[[12 19]
[42 73]]
參考鏈接
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