np.dot

机器学习之多元线性回归

多元线性回归的目标函数以及解析解补充：多元线性回归的目标函数目标函数的解析解注意：代码实现#从0实现多元回归importnumpyasnp#创建样本数据X=np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[5,6]])y=np.dot
China_Musk·2022-08-20 12:43

【深度学习】笔记1-感知机

文章目录前言1.感知机体会：函数和概念：problem：推荐书籍：摘抄：单词：参考：1.感知机体会：实现异或的那个例子很巧妙函数和概念：np.ndim(A)求numpy数组的维数np.dot(A,B)将
阿阿阿阿锋·2022-08-16 07:43

机器学习-向量化

定义两组向量vector1=np.random.rand(100000)vector2=np.random.rand(100000)#使用向量化start_time=time.time()#开始时间res=np.dot
醒途·2022-06-27 23:24

因变量 方差膨胀系数_多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）

importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressioncoef0=np.array([5,6,7,8,9,10,11,12])X1=np.random.rand(100,8)y=np.dot
一只Tomcat·2022-06-19 07:34

python求矩阵逆、伪逆、转置、矩阵乘法

0,1,0,-1],[0,0,1,1]])>>>G1=np.transpose(G)>>>G1array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[1,-1,1]])2.python求矩阵乘法G2=np.dot
努力学习中....·2022-06-07 08:59

python向量化与for循环耗时对比分析

AndrewNG的课程笔记importtimeimportnumpyasnpa=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot
·2022-05-19 15:33

统计学习方法——第三章K近邻

【代码中用到的方法】np.linalg.norm(a-b)#欧氏距离np.dot(a,b)#按照矩阵乘法规则来运算【算法举例】【代码】链接：http://blog.csdn.net/wds
落木~·2022-05-02 07:06

python中dot函数调用_np.dot()函数的用法详解

例1：importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([2,3,4,5,6,7,8])result=np.dot(x,y)
weixin_39632057·2022-03-28 15:31

python 多进程np.dot矩阵运算，卡住

今天使用multiprocessing.Pool，发现程序在两个大矩阵计算np.dot时卡住不运行，查了下发现以下设置后可正常运行importmultiprocessingasmpp.set_start_method
Williamongh·2022-03-05 18:36

吴恩达深度学习系列笔记

文章目录深度学习概论利用神经网络进行监督学习结构化数据、非结构化数据神经网络基础二分类Logistic回归逻辑回归的代价函数为什么需要代价函数损失函数梯度下降法计算图逻辑回归中的梯度下降m个样本的梯度下降向量化np.dot
酸菜鱼_2323·2022-02-25 10:37

python中np.multiply()、np.dot()、"*"、np.matmul()的区别与联系

numpy中np.multiply()、np.dot()、"*"、np.matmul()的区别与联系类别np.multiplynp.dot()"*"np.matmul()数组对应位置相乘，输出与原数组大小一致秩为
弈宸卜苒·2022-02-18 05:31

numpy dot，* ，multiply区别

(不进行复共轭)>>>np.dot(3,4)12>>>np.dot([2j,3+3j],[2j,3j])(-13+9j)如果a和b是2-Darrays,作用是矩阵的乘积，a和b的维数要满足矩阵乘积维数要求
lysh1987·2021-06-23 00:45

python numpy中multiply与*及matul 的区别说明

1、对于矩阵（matrix）而言multiply是对应元素相乘，而*、np.matmul()函数与np.dot()函数相当于矩阵乘法（矢量积），对应的列数和行数必须满足乘法规则；如果希望以数量积的方式进行
·2021-05-26 13:43

python中np.multiply()、np.dot()和星号(*)三种乘法运算的区别详解

为了区分三种乘法运算的规则，具体分析如下：importnumpyasnp1.np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致1.1数组场景A=np.arange(1,5).reshape(2,2)Aarray([[1,2],[3,4]])B=np.arange(0,4).reshape(2,2)Barray([[0,1],[2,3]])np.multip
·2021-05-24 17:42

python共轭梯度法特征值迭代次数讨论

因为对角矩阵的对角线元素为其特征值，则用对角矩阵讨论较为方便代码importnumpyasnpdefcg(x0,A,b):r0=np.dot(A,x0)-bp0=-r0rk=r0pk=p0xk=x0t=
·2021-05-21 15:09

浅谈numpy 中dot()函数的计算方式

如下所示：a=np.arange(1,5).reshape(2,2)b=np.arange(2,6).reshape(2,2)c=a*bdot=np.dot(a,b)print(a)print(b)print
·2021-05-10 13:58

python3 numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算的规则说明

pythonnp.dot(a,b)运算规则解析首先我们知道dot运算时不满足交换律的，np.dot(a,b)与np.dot(b,a)是不一样的另外np.dot(a,b)和a.dot(b)果是一样的1.numpy
·2021-04-22 13:08

【深度学习】python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)

在训练数据时经常涉及到矩阵运算，有段时间没有练习过了，手便生疏了，今天重新测了一把，python中各类矩阵运算举例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)=A@C都属于叉乘
梅津太郎·2021-04-18 12:19

numpy.dot

1可以做乘法np.dot(3,4)122可以两个列表对应位置相乘，然后再相加np.dot([1,2],[3,4])#结果就是1*3+2*4=3+8=113可以行列式相乘np.dot([(1,0),(1,1
你说你要一场·2021-04-13 23:21

感知器算法的设计实现 python

np.array([[random.randint(5,95),random.randint(5,95)]])Sigma=np.array([[8,5],[3,2]])R=cholesky(Sigma)s=np.dot
监心司·2021-03-16 20:31

第四周一步步搭建神经网络以及应用（编程作业）

请在开始之前下载好所需资料开始之前简单的讲一下难点，本文会提到**[LINEAR->ACTIVATION]转发函数，比如我有一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z=np.dot
粉皮皮·2021-01-02 20:14

Numpy 基础学习

基础运算a=np.array([1,2,3,4]).reshape((2,2))b=np.arange(4).reshape((2,2))c=a-bd=a*b#矩阵对应数相乘e1=np.dot(a,b)
K_first·2020-12-27 15:02

python中的切片操作

，只不过是反向取一个e=d[::1]#对所有数，每一个取一个e=d[:2:1]#前两个数，每一个取一个e=d[-5:]#从倒数第五个数开始，列出后面的e=d[:-5]#取到倒数第五个为止#print(np.dot
温柔的小何·2020-09-16 18:59

python中list和numpy中array，matrix的区别

array想要实现矩阵相乘，使用np.dot(arra
琼简·2020-09-16 13:35

np.dot与np.matmul的区别

3.在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。4.np.matmul中，多维的矩阵，将前n-2维视为后2维的元素后，进行乘法运算。
云中蜗·2020-09-16 06:33

机器学习常见中函数（自用）

一些看代码时遇到的函数，记录了自用有的是详解，有的是概述，有的放了大佬的链接numpynp.Insert():np.linalg.inv()：np中乘法np.dot，np.multiply(),或*np.DataFrame
kingsure001·2020-09-14 19:48

pytorch数据类型及类型转换等

一、pytorch数据类型及类型转换文章目录一、pytorch数据类型及类型转换二、torch.tensor和torch.Tensor的区别三、pytorch和numpy相互转换四、np.dot、torch.dot
星落秋风五丈原·2020-09-13 14:31

np.dot函数

dot函数是np中的矩阵乘法，x.dot(y)等价于np.dot(x,y)x是m*n矩阵，y是n*m矩阵则x.dot(y)得到m*m矩阵矩阵乘法的应用实例如下：数据统计某公司有四个工厂，分布在不同地区，
youmayangguang·2020-09-11 06:52

自己动手写施密特正交化

=float)Q=np.zeros_like(A)m=shape(Q)[0]n=shape(Q)[1]cnt=0forainA.T:u=np.copy(a)foriinrange(0,cnt):u-=np.dot
panghaomingme·2020-08-26 13:30

numpy.linalg学习

1、矩阵和向量积两个数组点积：numpy.dot(a,b,out=None)①a、b都是常量或一维数组，则返回标量In[1]:importnumpyasnpIn[2]:np.dot(3,4)Out[2]
每天进步一点点2017·2020-08-25 14:44

向量化与for循环耗时对比——python实现

AndrewNG的课程笔记importtimeimportnumpyasnpa=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot
Nani_xiao·2020-08-24 06:59

BP神经网络及其Python实现

returnydefTrainWByBP(W1,W2,X,D):alpha=0.9[M,N]=np.shape(X)foriinrange(M):#Forwordpropagationx=np.array(X[i])d=D[i]v1=np.dot
小游园·2020-08-24 02:00

机器学习常用的python函数 np.dot enumerate

plt.scatter绘图函数plt为matplotlib.pyplotplt.scatter(x,y,s,c='b',marker='o',cmap=None,norm=None,vmin=None,alpha=None,linewidths=None,vert=None,hold=Nonex,y为数据s:表示大小c:表示色彩颜色b-bluek-blackg=greennp.dotnp.dot(
qq_34037389·2020-08-24 01:41

DL-深度神经网络原理推导及PyTorch实现

这里只讲神经网络的数学原理及初级使用，不会做任何深入扩展：deffeedforward(self,a):#a:inputforb,winzip(self.biases,self.weights):a=sigmoid(np.dot
jj_千寻·2020-08-24 00:34

Python使用小结

你需要在下面的代码里面主要到这些点：（1）：np.dot()如果碰到的是秩为1的数组，那么执行的是对应位置的元素相乘再相加;如果遇到的是秩不为1的数组，那么执行的是矩阵相乘。
陆标·2020-08-24 00:52

TensorFlow入门案例

使用NumPy生成假数据(phonydata),总共100个点.x_data=np.float32(np.random.rand(2,100))#随机输入,得到一个2*100的随机数矩阵y_data=np.dot
西方失败9527·2020-08-23 07:48

小白python学习——numpy篇——基本知识

((2,2))#第一种用arange来找范围,reshape来确定几行几列print(a)b=np.array([[5,5],[6,6]])#第二种直接array来创建数组print(b)print(np.dot
whetherfailbuttry·2020-08-22 13:59

numpy-np.array

print對矩陣多加了[]>>>a=np.array([[1,2],[3,4]])print('a=\n',[a])a=[array([[1,2],[3,4]])]矩阵乘(dot)c=np.dot
weixin_45490748·2020-08-22 04:26

python-总结numpy

(5)[-1.48338769-0.99621060.40807657-0.608696811.80409923]当我们使用a.shape时可以查看它的数据结构print(a.shape)(5,)使用np.dot
学习不止于前·2020-08-22 03:49

【深度学习基础】：线性代数(三)_逆矩阵与伪逆矩阵

矩阵的逆定义2.Python2.1NumpyimportnumpyasnpA=np.array([[1,2],           [3,4]])#求逆矩阵A_inv=np.linalg.inv(A)np.dot
BQW_·2020-08-20 00:58

无约束算法-最速下降，牛顿法，拟牛顿，共轭梯度完整代码求解二次函数极小值

importnumpyasnpimportmatha=np.random.randint(1,10,size=[100,1])G=(a*a.T)+np.random.randint(1,5)*np.eye(100)b=np.dot
迷迷糊糊的刺猬·2020-08-19 01:59

numpy数组和矩阵的乘法

matrix时，‘*’、dot()表示矩阵的乘积，multiply表示对应元素的乘积；c=np.arange(1,7).reshape(2,3)d=np.arange(1,4).reshape(3,1)np.dot
迷途未迷·2020-08-18 12:47

python 奇异值分解小程序

importnumpyasnpimportrandomdefgen_inv(a):    a_sq=np.dot(a.T,a)    eigen=np.linalg.eig(a_sq)    eigen_vals
斯温jack·2020-08-18 11:22

Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *

Python中的几种矩阵乘法1.同线性代数中矩阵乘法的定义：np.dot()np.dot(A,B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。
鹏大大大·2020-08-18 11:50

Python中使用numpy创建的array之间的乘法

需要用矩阵形式相乘时，则要用np.dot()函数。
felicityguo·2020-08-18 11:55

Python求特征值和特征向量、奇异值分解

即利用Python求解2范数如下所示：>>>A=np.array([[-1,2,-3],[4,-6,6]])>>>A_T=np.transpose(A)>>>Z=np.dot(A_T,A)>>>a,b=
Hansry·2020-08-18 10:01

numpy中的矩阵A*B和np.dot(A,B)的区别问题

一.我们先来看一维向量之间的结果importnumpyasnpa=np.array([1,2])b=np.array([3,4])c=np.array([[3],[4]])print(a)print(b)print(c)输出结果[12][34][[3][4]]1.现在先验证A*B的形式print(b*a)#行向量之间print(a*c)#行向量和列向量之间print(c*a)我们可以看到无论是行向
wqtltm·2020-08-18 06:17

蛙跳算法python代码

importnumpyasnpimportrandomimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltN=150M=10T=100pi=math.pideffun1(X,W):r=[]X=np.dot
qq_43102141·2020-08-17 14:12

numpy中一个列向量乘以一个行向量为什么是一个数

平时在学习使用numpy库时，会遇到一种情况，假如说我想计算一个列向量乘以一个行向量的结果，我们的思路大概是这样：首先创建一个数组，里面包含3个数字，查看一下数据和数据的形状：一个列向量乘以一个行向量，常规思路是np.dot
weixin_44976373·2020-08-17 04:51

08 numpy 二元函数

np.mod(scores,10)[[192935][392714][027]]array([[9,9,5],[9,7,4],[0,2,7]],dtype=int32)==两个数组点积dot==矩阵积np.dot
weixin_33972649·2020-08-17 03:28
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