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pythonnumpy矩阵点积
发布时间：2024-10-22 02:46:42① Numpy array数组的常见运算
Numpy是python最流行的数学计算库之一，它 支持多维数组与矩阵的各种运算。在Numpy库中ndarray对象是其核心，它支持任意维度的数组（向量），所有的运算都是以array为基础展开的。此外，在 Numpy的 矩阵mat是array的一个子集，也就是二维的数组。
下面我们来看一下array的基本运算。
NumPy数组在与数值进行运算时，具有广播特性。也就是说，数组中的每个元素都会进行同样的运算，这些运算包括“+、-、*、/、**、&、|、^”等。
例如：array([1,2,3,4,5])*2 相当于array([1*2,2*2,3*2,4*2,5*2]), 代码示例如下。
对于维度相同的两个数组，将按照元素逐项进行运算。以‘*’为例：
已知
那么：
代码示例如下
对于维度不同的两个数组，则会进行广播运算, 例如
那么
我们知道对于向量
那么a与b的点积为：
在Numpy中，一维数组的点积（dot）和内积(inner)是相同的。但是对于多维数组来说，则有差别。inner运算中，可以将数组最后一个维度(行)视为向量，两个数组的内积就是逐项对这些向量的内积。而dot运算则是前一个数组雨后一个数组转置后的结果，即inner(a,b.T).
以上代码在Python 3.7中运行通过。
② python里x=randn mat=x.T.dot 是求什么
x=randn这个写法是不对的，randn是numpy里的一个生成随机array的函数。
比如说要生成一个三行两列的随机array，可以这样写：
import numpy
x = numpy.random.randn(3,2)
像这样：
dot(2)是点乘常数就不说了，
那个x.T.dot([1,2,3])就是x.T的
1*1+2*2+3*3=14
2*1+3*2+4*3=20
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