numpy中dot 函数如何使用?

发布时间：2022-11-18 11:03:44 所属栏目：语言来源：

导读：　　这篇文章给大家分享的是numpy中dot()函数的使用，文中示例代码介绍的非常详细，对大家学习和理解dot()函数的计算方式有一定帮助，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。
　　
　　如下所示：
　　a = np.ar

　　这篇文章给大家分享的是numpy中dot()函数的使用，文中示例代码介绍的非常详细，对大家学习和理解dot()函数的计算方式有一定帮助，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。
　　
　　如下所示：
　　a = np.arange(1, 5).reshape(2, 2)
　　b = np.arange(2, 6).reshape(2, 2)
　　c = a * b
　　dot = np.dot(a, b)
　　print(a)
　　print(b)
　　print(c)
　　print(dot)
　　打印出a
　　
　　[[1 2]
　　
　　[3 4]]
　　
　　打印出b
　　
　　[[2 3]
　　
　　[4 5]]
　　
　　a * b 每个相对位置的数值相乘1*2=2,2*3=6,3*4=12,4*5=20.比较简单,自己脑补一下
　　
　　[[ 2 6]
　　
　　[12 20]]
　　
　　a.dot(b)也可以下成下面的那种形式,看你喜欢了.关键是算法
　　
　　np.dot(a,b)
　　[[10 13]
　　
　　[22 29]]
　　
　　10=1*2+2*4 a[1][1]*b[1][1]+a[1][2]*b[2][1]
　　
　　13=1*3+2*5
　　
　　22=3*2+4*4
　　
　　29=3*3+4*5 a[2][1]*b[1][2]+a[2][2]*b[2][2]
　　
　　就这样了，规律自己找~
　　
　　补充：Numpy矩阵乘积函数（dot）运算规则解析
　　
　　np.dot(A, B)
　　A为二维m*n的举证，B必须为n*l的矩阵，l两个矩阵的n必须一致，也就是说A有多少列，B就必须有多少行，否则无法运算。结果得到m*l的矩阵
　　
　　m*l = np.dot(m*n,n*l),m n l指维度，得到m*l的矩阵
　　运算顺序如下图：
　　
　　
　　程序演示如下：
　　import numpy as np
　　A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
　　B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]
　　print(np.dot(A, B))
　　结果：
　　
　　[[23 17]
　　
　　[56 41]]
　　
　　如果A和B的形状交换会怎么样呢？
　　
　　import numpy as np
　　A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
　　B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]
　　print(np.dot(B, A))
　　结果是这样哟！不是说形状一定是变小哟
　　
　　[[11 16 21]
　　
　　[16 23 30]
　　
　　[16 23 30]]
　　
　　这是A和B的形状不一样：
　　
　　import numpy as np
　　A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
　　B = [[3], [4], [4]]
　　print(np.dot(A, B))
　　结果如下：
　　
　　[[23]
　　
　　[56]]

（编辑：云计算网_汕头站长网）

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