- numpy.square()
- 输入一个矩阵,返回一个同样大小的矩阵,里面的每一个元素平方。
- numpy.sqrt()
返回一个与输入对象shape相同的多维数组,里面的每一个元素都是输入数组对应元素的开更号的运算。 - numpy.dot()
- 如果A和B都是一维向量,是内积的运算,例如a= [x1,x1,x3],b =[y1,y2,y3].a内积b的结果为x1*y1+x2*y2+x3*y3->是一个数字
a = np.array([1,5,8]);c = np.array([1,5,3])
最后结果为50 - 如果A和B为2-D的阵列,那就按矩阵的乘法运算来。
- 如果是A是N-D,B是1-Darray,结果为:所有A的最后一轴与B进行和积 ,比如A为二维的阵列,那就是A的每一行D维的向量与B进行内积求和例1
d = np.array([[2,2,3],[1,8,9]]) a = np.array([1,5,8]) 结果为:[ 36 113]
例二:2*2*3的矩阵与1*3的dot运算。d = np.array([[[2,2,3],[1,8,9]],[[2,2,3],[1,8,9]]]) a = np.array([1,5,8])
结果为2*2[[ 36 113] [ 36 113]]
- 如果A是N-D,B是M-D,那就是进行和积运算:按照A的最后一轴和B的倒数第二轴进行和积。自己理解就是各自的维数的1-D数组做内积,然后组成一个多维的矩阵。
- 如果A和B都是一维向量,是内积的运算,例如a= [x1,x1,x3],b =[y1,y2,y3].a内积b的结果为x1*y1+x2*y2+x3*y3->是一个数字
np函数学习
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