矩阵：numpy中dot()函数怎么使用

这篇文章给大家分享的是numpy中dot()函数的使用，文中示例代码介绍的非常详细，对大家学习和理解dot()函数的计算方式有一定帮助，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

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(c)print(dot)

打印出a

[[1 2]

[3 4]]

打印出b

[[2 3]

[4 5]]

a * b 每个相对位置的数值相乘1*2=2,2*3=6,3*4=12,4*5=20.比较简单,自己脑补一下

[[ 2 6]

[12 20]]

a.dot(b)也可以下成下面的那种形式,看你喜欢了.关键是算法

np.dot(a,b)

[[10 13]

[22 29]]

10=1*2+2*4 a[1][1]*b[1][1]+a[1][2]*b[2][1]

13=1*3+2*5

22=3*2+4*4

29=3*3+4*5 a[2][1]*b[1][2]+a[2][2]*b[2][2]

就这样了，规律自己找~

补充：Numpy矩阵乘积函数（dot）运算规则解析

np.dot(A, B)

A为二维m*n的举证，B必须为n*l的矩阵，l两个矩阵的n必须一致，也就是说A有多少列，B就必须有多少行，否则无法运算。结果得到m*l的矩阵

m*l = np.dot(m*n,n*l),m n l指维度，得到m*l的矩阵

运算顺序如下图：

程序演示如下：

import numpy as npA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]print(np.dot(A, B))

结果：

[[23 17]

[56 41]]

如果A和B的形状交换会怎么样呢？

import numpy as npA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]B = [[3, 2], [4, 3], [4, 3]]print(np.dot(B, A))

结果是这样哟！不是说形状一定是变小哟

[[11 16 21]

[16 23 30]

[16 23 30]]

这是A和B的形状不一样：

import numpy as npA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]B = [[3], [4], [4]]print(np.dot(A, B))

结果如下：

[[23]

[56]]

关于numpy中dot()函数的使用及示例就分享到这，上述示例仅供参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多numpy中函数的使用，大家可以关注其它的相关文章。

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