numpy之python矩阵操作1.不使用mat时矩阵的操作先导入numpy模块importnumpyasnp矩阵乘法，不使用mat时，矩阵乘法要使用numpy里的dot方法#np.dot()矩阵乘法a

.*；(2).np.multiply；(3).np.dot；三种不同的乘法。目录数组乘法矩阵乘法总结1.数组乘法结论为：直接乘是对应元素相乘，multiply为对应元素相乘，dot为矩阵乘法规则。

1乘法在数组中，a*a计算对应元素相乘（矩阵点乘）；在矩阵中，A*A计算矩阵乘法np.multiply()计算对应元素相乘（矩阵点乘）np.dot()计算矩阵乘法importnumpyasnpa=np.array

4、关于np.dot()np.multiply()*的区别用法：python中np.multipl

二分类预测用的几个预测结果精确度计算方法#Printaccuracypredictions=predict(parameters,X)#(np.dot(Y,predictions.T)+np.dot(1

用python实现两层的bp神经网络关键代码正向传播，计算lossh1=np.maximum(0,np.dot(X,W1)+b1)#计算第一个隐层的激活数据(NxH)scores=np.dot(h1,W2

8importcv2importnumpyasnpimportimutilsimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfrommultiprocessingimportPool,Processimporttimedefget_dis(A,B):BT=np.transpose(B)A_BT=np.dot

numpy.array)torch.numpy()获得numpynp.sin()==torch.sin()对于array对象，*和np.multiply函数代表的是数量积，如果希望使用矩阵的乘法规则，则应该调用np.dot

最近在熟悉python的科学计算，对于numpy的矩阵运算进行一些总结，和matlab还是很不一样的importnumpyasnp1、矩阵乘法np.dot(a,b)，但a,b都为一维矩阵的时候，.dot

http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.htmlnumpyreshapereshape()revel()numpy加法乘法（数字）加法乘法（数组）点乘（数组np.dot

>>>np.dot(a,b)6.0矩阵乘法(dot)和对应分量相乘(multiply)：>>>cmatrix([[1,2,3]])>>>dmatrix([[1.,1.,1.]])>>>np.mul

结论：元素乘法：np.multiply(a,b)矩阵乘法：np.dot(a,b)或np.matmul(a,b)或a.dot(b)唯独注意：*，在np.array中重载为元素乘法，在np.matrix中重载为矩阵乘法

pytorch号称神经网络界的numpy,确实非常好用,容易上手,自己在学习中总结了pytorch与numpy的一些运算操作上的不同.np.dot(a,b)==>torch.mm(a,b)np.maxmum

相对概率”分布,注意防止指数运算数据溢出dataset:m*(n+1)theta:k*(n+1)m：样本数n：特征数k：标签类别数defHypothesis(theta,dataset):score=np.dot

相对概率”分布,注意防止指数运算数据溢出dataset:m*(n+1)theta:k*(n+1)m：样本数n：特征数k：标签类别数defHypothesis(theta,dataset):score=np.dot

)label=np.array([1,1,-1])omega=np.zeros(train.shape[1])b=0alpha=1j=0i=0while(inp.dot

代码:defEuclideanDistances(A,B):BT=B.transpose()#vecProd=A*BTvecProd=np.dot(A,BT)#print(vec

写一个神经网络，通常的方法是：定义网络结构（指定输出层、隐藏层、输出层的大小）初始化模型参数循环操作：执行前向传播/计算损失/执行后向传播/权值更新3、跟随网址【1】的知乎博主的指引，写一个感知神经网络4、np.dot

importnumpyasnpimporttensorflowastf2）生成伪随机数据#processdatax_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_data=np.dot

element-wise，x,y维数必须相同，否则报错，Returnsx*yelement-wise.matmul:Multipliesmatrixabymatrixb,producinga*b.个人理解和numpy库里的np.dot

在之前学习别人开源代码的时候，对于python中的*、np.dot()和np.multiply()具体结果产生了疑惑，遂去了解了一下相关说明，并实验了一下，结合别人的博客，这里进行总结建议：当我们需要在

生成数据类numpy.randomnumpy.zeros（shape,dtype=float,order=’C）运算类np.dot(A,B)矩阵乘法np.multiply(A,B)生成数据类numpy.randomnumpy.random.randn

importnumpyasnpX=2*np.random.random((6,3))-1printXW0=np.array([[12],[2],[4]])printW0Y=np.dot(X,W0)w=2

importtensorflowastfimportnumpyasnpx1=([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])x2=([[2,1,1],[2,1,1],[2,1,1]])y1=np.dot

np.random.randint(-20,20,size=30*20).reshape(30,20)b=np.random.randint(-20,20,size=30*1).reshape(30,1)x=np.dot

w1=np.array([1,2,3])w1表示向量[1,2,3]w2=np.array([[1,2,3]])w2表示1行3列矩阵w3=np.array([2,2,2])np.dot(w1,w3)表示向量的乘积

fromscipyimportlinalgimportnumpyasnpA=np.random.normal(0,1,100000).reshape(200,500)B=linalg.toeplitz(list(range(1,500)))print(A+A)print(np.dot

)b=np.arange(4).reshape(2,2)print(a)print(b)print('************************')#对应元素相乘c=a*b#矩阵相乘c_dot=np.dot

1.感知机学习算法讲解感知机学习算法的原始形式讲解+数学过程求解展示的示例，详见：点我2.感知机学习算法的原始形式的Python实现2.1代码python知识点：1）W与X的内积，用到np.dot(W,

算法:defEuclideanDistances(A,B):BT=B.transpose()#vecProd=A*BTvecProd=np.dot(A,BT)#print(vecPro

numpy中的multiply、*、matul的区别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

1、tf.matmul()----np.dot():矩阵乘法tf.multiply----np.multiply():矩阵点乘，矩阵对应元素各自相乘2、TensorFlow用张量这种数据结构表示所有数据

python代码如下：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])#shape:(3,)b=np.array([1,2])#shape:(2,)c=np.dot(a[:,None

(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

，*表示对应元素的乘法操作，dot点积、内积，二维情况就是普通的矩阵乘法；多维情况两个例子：a=np.random.random((2,3,4))b=np.random.random((2,4,5))np.dot

直观而形象的看出向量化能够节省运算时间的开销importnumpyasnpimporttimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot

线性代数np.dot(matrix1,matrix2)：矩阵点乘numpy.linalg包含矩阵分解，求逆、行列式等矩阵运算的库fromnumpy.linalgimportinv,qrnumpy.random

importtimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot(a,b)toc=time.time

utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnp#生成假数据，总共100个点x_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_data=np.dot

的数组，执行对应位置相乘，然后再相加；对于秩不为1的二维数组，执行矩阵乘法运算；）使用matrix时，运算符*、dot()用于（2），函数multiply()用于（1）.1.同线性代数中矩阵乘法的定义：np.dot

另外求dZ和dA不需要进行”/m”操作#dA/dA_pre=(dA/dZ*dZ/dA_pre)=(dA/dZ*w),为了表示方便去掉了"dA/",故乘法不变dA_pre=np.dot(W.T,dZ)或者说在起前面的变量通过其系数来

作用在数组类型或list类型时，两个一维数组时，结果为内积；其他为矩阵乘（即矢量积，叉乘）In[2]:a=np.array([1,1,1])In[3]:b=np.array([2,2,2])In[4]:np.dot

作用在数组类型或list类型时，两个一维数组时，结果为内积；其他为矩阵乘（即矢量积，叉乘）In[2]:a=np.array([1,1,1])In[3]:b=np.array([2,2,2])In[4]:np.dot

点乘：点乘的结果是一个实数a·b=|a|·|b|·cosxx为a,b的夹角结果为数，且为标量例：A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3]A·B=a1b1+a2b2+a3b3叉乘（向量积）：当向量a和b不平行的时候其模的大小为|a×b|=|a|·|b|·sinx（实际上是ab所构成的平行四边形的面积）方向为a×b和a，b都垂直且a,b,a×b成右手系当a和b平行的时候，结果为0向量叉乘结果

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，

[5,5])A=np.random.randint(1,25,[5,5])u,sigma,vt=la.svd(A)print(A)foriinrange(5):S[i][i]=sigma[i]tmp=np.dot

importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据：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

#orc=np.dot(a,a)#matrixmultiplication#ord=anp.dot(a,a,d)#matrixmultiplicati

#orc=np.dot(a,a)#matrixmultiplication#ord=anp.dot(a,a,d)#matrixmultiplicati

importtimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot(a,b)toc=time.time