numpy中matrix与array的乘和加实例用法-创新互联

本篇内容介绍了“numpy中matrix与array的乘和加实例用法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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1. 对于数组array

就是对应位置的元素相乘:

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 1 4]
 [ 9 16]]

就是对应位置的相加:

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

2. 对于矩阵matrix

就是矩阵的点乘:

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 7 10]
 [15 22]]

有两种情况,第一种是X1与X2的大小一致,就是普通的矩阵相加,即对应位置相加:

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

第二种情况是n*1的X1 + m*1的X2(或者反过来),就会得到n*m的矩阵:

X1 = np.matrix([[1,2,3]])
X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T
print X2+X1
[[2 3 4]
 [3 4 5]
 [4 5 6]
 [5 6 7]]

3. 混用情况

在numpy中存在很多的matrix和array 运算符混用的情况,程序也能通过,但这样很不好,尽量按照以上原则使用。

如果2维的array想要进行矩阵的点乘运算,可以用np.dot(X1, X2)

如果matrix想要进行对应位置的乘,可以用np.multiply(X2,X1)

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