np.dot 第5页

CS231n笔记5-Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss

PCA方法常常用来降维，np.dot(X,X.T)就是矩阵X的covariancematrix。这个矩阵一定是对称的、半正定的，因此可以对其应用奇异值分解。分解后得到了协方

TrevorTung·2020-06-29 00:06

tensorflow中session的两种打开模式

matrix2=tf.constant([[2],[2]])#2行1列的矩阵#tensorflow矩阵相乘product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#numpy中矩阵相乘的形式np.dot

嗨皮lemon·2020-06-28 23:33

Python的numpy中的 broadcasting（广播）机制

（且矩阵乘法，np.dot(A,B)如果维度不匹配，提示的错误不会是broadcast，而是aligned）我们常常会看到python编译器会提示如下类型的错误：Valu

叫我小红·2020-06-28 22:36

【Python可视化】使用梯度下降法实现简单线性回归动态展示

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgradient(gt_y,pred_y,x):N=len(x)diff=(1/N)*(pred_y-gt_y)dw=np.dot

QQQQQQQHang·2020-06-28 21:20

Scipy

Scipy简介Scipy依赖于Numpy（np.dot(nd1,nd2)）Scipy提供了真正的矩阵Scipy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理

斗士（Carroll）·2020-06-25 18:24

numpy实现LSTM总结

向量外积np.outer(a,b)a、b可以是列表（list）、矩阵（ndarry），一维或多维的矩阵都可以，参数形式的要求比较宽松output：矩阵（ndarry），shape为参数a，b的先后顺序np.dot

Altinder·2020-06-25 17:04

矩阵的QR分解，基于施密特算法的python实现

=np.zeros_like(A,dtype=np.float32)R=np.copy(Q)foriinrange(w):a=A.T[i]q=np.copy(a)forjinrange(0,i):r=np.dot

硪行硪是·2020-06-25 05:03

np.array()中“ * ”，np.dot(),np.multiply(),np.matmul()和@的用法

np.array()中，“*”，np.dot(),np.multiply(),np.matmul()和@的用法importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array

myhome908·2020-06-24 16:49

python实现梯度下降法

梯度下降法的向量化推导importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.array([np.ones(100),np.random.rand(100)])y=np.dot

gophae·2020-06-23 11:27

AI数学基础6-向量化计算（Vectorization）

对于y=wx+b,若w,x都是向量，那么，可以用两种方式来计算，第一是for循环y=0foriinrange(n):y+=w[i]*x[i]y+=b也可以用向量化的方式实现：y=np.dot(w,x)+

LabVIEW_Python·2020-06-23 08:35

作业——Scipy

importnumpyasnpimportscipy.optimizeasoptimportscipy.spatial.distanceasdisExercise10.1:Leastsquaresdefmy_argmin(x,A,b):x=np.reshape(x,(10,1))returnnp.linalg.norm(np.dot

AD_Jadson·2020-06-21 16:50

python数据分析——numpy数组学习（4）

lstsq（）函数例：importnumpyasnpa=np.array([[3,1],[1,2]])b=np.array([9,8])x=np.linalg.solve(a,b)print(x)print(np.dot

__0012578·2020-06-15 22:00

numpy乘积运算

1.关于乘积的三种操作*np.dot()np.multiply()2.一维matrix/arraym,n=np.array([1,2]),np.array([2,3])a,b=np.mat([1,2])

AI_ape·2020-05-14 22:54

python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例

([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]])y=np.array([45,40,30,36])#内积以后发现c=np.dot

qq_41672744·2020-05-11 14:44

基于Logistic回归的神经网络

一、初始化参数w,b二、向前递推：z=np.dot(w.T,X)+bA=sigmoid(z)——Logistic回归cost=-1/m*np.sum(np.dot(Y,np.log(A).T)+np.dot

xiongsirui·2020-04-08 12:30

Numpy中常用函数

a=[2,1]b=[2,2]print(np.dot(a,b))6np.dot([2j,3j],[2j,3j])(-13+0j)2)a和b中一个为数组，一个为实数，表示该数与数组中元素对应相乘

叶晚林·2020-04-06 07:47

python | 实现多行向量(matrix)两两计算余弦距离、欧几里德距离

一余弦距离直接上代码啦：defcosine_distance(matrix1,matrix2):matrix1_matrix2=np.dot(matrix1,matrix2.transpose())matrix1

与阳光共进早餐·2020-03-09 11:44

tf.matmul(),tf.multiply(),np.dot(),npp.multiply()

importtensorflowastfimportnumpyasnpx=tf.constant([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])y=tf.constant([[2,1,1],[2,1,1],[2,1,1]])x1=([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])y1=([[2,1,1],[2,1,1],[2,1,1]])z=tf.multiply(x,y)z1=tf.m

ljg_lixufeng·2020-02-24 07:21

tensorflow会话的两种打开方式

tf.constant([[3,3]])#生成常量矩阵matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#矩阵的乘法numpy矩阵相乘形式:np.dot

Do_More·2020-02-21 17:15

Gauss-Seidel Method

2YouTubeimportnumpyasnpfromscipy.linalgimportsolvedefgauss(A,b,x,n):L=np.tril(A)U=A-Lforiinrange(n):x=np.dot

平平又无奇·2020-02-18 07:13

python实现牛顿法(newton's method)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.array([np.ones(100),np.random.rand(100)])y=np.dot([4,3

gophae·2020-02-07 15:41

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)

100yes001·2020-01-17 14:19

python—numpy库相关函数学习（2）

龙鹰图腾223·2019-12-20 18:33

第一天

-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpx_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_data=np.dot

佛心看世界·2019-12-17 10:41

ML-感知器-线性回归-逻辑回归学习

欧式距离importnumpyasnpimportmatha=np.random.rand(100)b=np.random.rand(100)math.sqrt(np.dot((a-b),(a-b)))

yunpiao·2019-12-15 19:50

tensorflo学习篇一（常量constant，变量Variable）

importtensorflowastfimportnumpyasnp'''#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y_data=np.dot

yuanCruise·2019-11-05 12:39

Python数据分析学习笔记：计算向量夹角

importnumpyasnpdefincluded_angle(a,b):a_norm=np.sqrt(np.sum(a*a))b_norm=np.sqrt(np.sum(b*b))cos_value=np.dot

howard2005·2019-10-22 16:13

NumPy基础：数组和矢量计算（五）

NumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数=====================================x.dot(y)等价于np.dot(x,y)====================

LinGavinQ·2019-10-11 12:52

2-8 四则运算

importnumpyasnpx=np.array([5,5])y=np.array([2,2])乘法In[3]:np.multiply(x,y)Out[3]:array([10,10])In[4]:np.dot

karina512·2019-10-06 14:00

python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)解析

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

haiziccc·2019-09-25 13:39

深度学习入门——单层神经网络实现

importnumpyasnpX=np.array([1,2])print(X.shape)W=np.array([[1,3,5],[2,4,6]])print(W.shape)Y=np.dot(X,W

我是小杨我就这样·2019-09-04 20:29

python---常用数值计算

np矩阵乘积np.dot(A,B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积，也称为向量点乘（内积）。

Chem0527·2019-08-22 17:47

python3 numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算规则解析

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，所以np.dot(a,b)和a.dot(b)运算结果是一样的1.numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算条件：

Moelimoe·2019-08-21 22:48

关于numpy向量的说明

importnumpyasnpa=np.random.randn(5)print(a)print(a.shape)print(np.dot(a,a.T))此时a是一个一维数组，既不是行向量也不是列向量，

AI_JOKER·2019-08-19 20:03

深度学习之向量化

np.random.rand(1000000)#随机得到一个1000000的数组b=np.random.rand(1000000)time_begin=time.time()#测量当前时间#向量化版本c=np.dot

AI_JOKER·2019-08-17 17:53

TensorFlow实现一个简单的线性回归预测模型

importtensorflowastfimportnumpyasnp#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y_data=np.dot

沐雨金鳞·2019-08-08 10:08

numpy——进行计算、排序、线性代数计算的函数

函数含义np.sin(arry)、cos(arry)、tan(arry)求arry中每个元素的三角函数，其中元素的数值为弧长值np.dot(a,b)得到数组（又称向量）的内积，结果是一个数np.sum(

爱吃萝卜的小青菜·2019-08-02 18:06

python中的各种矩阵相乘

python中的各种矩阵相乘一、结论矩阵乘法：np.dot(a,b)或者a.dot(b)或者np.matmul(a,b)矩阵中各元素对应相乘：np.multiply(a,b)二、举例2.1矩阵乘法前一个矩阵的行与后一个矩阵的列的元素相乘并求和

Mrfanl·2019-07-26 18:00

14.0-搭建深度神经网络框架.md

#layer1Z1=np.dot(W1,X)+B1A1=Sigmoid(Z1)#l

昵称4·2019-07-24 09:37

Numpy中np.dot与np.matmul的区别

).reshape([2,3]) b=np.array([iforiinrange(6)]).reshape([3,2]) """a[[012][345]]b[[01][23][45]]""" >>>np.dot

ACTerminate·2019-07-16 17:13

python的几种矩阵相乘的公式详解

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。

cltdevelop·2019-07-10 10:53

Python中的几种矩阵乘法（小结）

一.np.dot()1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A,B)表示：对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积。

hezhiyao·2019-07-10 09:56

神经网络与深度学习笔记（四）：向量化以提高计算速度

首先我们来看看代码：importnumpyasnpimporttimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)toc=time.time()c=np.dot

Geeksongs·2019-07-07 11:00

numpy学习笔记

numpy的强大体现在它的广播特性，或者说为甚么要使用numpy，可以参见下面一篇文章：深度学习2:为什么深度学习要使用numpy库笛卡尔积与矩阵乘法的区别矩阵乘法：a*b或a.b(点乘）都使用dot函数np.dot

haimianjie2012·2019-06-13 00:54

NumPy常用函数

对应元素相乘）2、矩阵乘法二、随机数生成三、内积、外积一、乘法1、元素级乘法（对应元素相乘）（1）利用np.multiply()（2）利用运算符*2、矩阵乘法（1）利用np.matmul()（2）利用np.dot

寥廓长空·2019-05-22 16:55

Python中的dot * multiply的区别

Python中的几种矩阵乘法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。

GreetTuring·2019-05-22 15:12

np.dot和np.matmul的区别与联系

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。

dream6104·2019-05-04 16:07

python搭建神经网络

但这在计算的时候一定要注意np.dot的时候，它是将一维向量和你所相乘的矩阵的最后一维的向量依次相乘在相加。比如，X

帅气的风·2019-04-28 22:43

笔记-向量化logistic回归

对于单个样本，有那么对于多个样本，便有：我们令则Z=np.dot(w.T,X)+b其中

SoHardToNamed·2019-04-01 21:24

笔记-向量化

对于logistics函数，，那么要实现这条函数，非向量化时代码如下"z=0foriinrange(n):z+=w[i]*X[i]z+=b向量化时代码如下：z=np.dot(w,X)+b明显向量化代码量更少

SoHardToNamed·2019-04-01 21:38

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