Python進行矩陣運算
入門神經網路過程中遇到以下計算:
(1) (1,-1,0,0.5)'+0.905*(1,-2,1.5,0)'
Python中程式設計計算如下:
import numpy as np
a=np.array([[1],[-2],[1.5],[0]])*0.905
b=np.array([[1],[-1],[0],[0.5]])
c=a+b
print (c)
最終計算結果為:
[[ 1.905 ]
[-2.81 ]
[ 1.3575]
[ 0.5 ]]
(2) (1.905,-2.81,1.3575,0.5)*(1,-0.5,-1.5)'
Python中程式設計計算如下:
import numpy as np
a=np.mat([1.905,-2.81,1.3575,0.5])
b=np.mat([[1],[-0.5],[-2],[-1.5]])
c=a*b
print (c)
最終計算結果為:
[[-0.155]]
相關推薦
Python進行矩陣運算
入門神經網路過程中遇到以下計算: (1) (1,-1,0,0.5)'+0.905*(1,-2,1.5,0)' Python中程式設計計算如下: import numpy as np a=np.array([[1],[-2],[1.5],[0]])*0.905 b
python 常見矩陣運算
python 的 numpy 庫提供矩陣運算的功能,因此我們在需要矩陣運算的時候,需要匯入 numpy 的包。 1.numpy 的匯入和使用 from numpy import *;#匯入numpy的庫函式 import numpy as np; #這個方式使用numpy的函式時,需要以np.開頭。
【C#】對兩張圖片進行矩陣運算會怎麼樣?
# 對兩張圖片進行矩陣運算會怎麼樣? 在學習《線性代數》的矩陣運算時,突然想到圖片也可以算是一種矩陣,那麼對圖片進行矩陣的運算會出現什麼樣的效果呢?為了滿足好奇,便用C#寫了個對圖片進行矩陣運算的程式。 ### 矩陣加: ```c# Bitmap C = new Bitmap(imgA.Width,im
Python學習筆記5 【轉載】基本矩陣運算_20170618
ros class 簡單 lba spa 使用 常見 port 模塊 需要 numpy 庫支持 保存鏈接 http://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html 1.numpy的導入和使用 from numpy import *;
python中的矩陣運算
創建 二維 style ron -h courier strong random 轉置 1.numpy的導入和使用 from numpy import *;#導入numpy的庫函數import numpy as np; #這個方式使用numpy的函數時,需要以np.開頭。
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第10章 資料聚合與分組運算
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 對資料集進行分組並對各組應用一個函式(無論是聚合還是轉換),通常是資料分析工作中的重要環節。在將資料集載入、融合、準備好之
python numpy--矩陣的運算
1.加減乘 #建立兩個矩陣 a = np.mat(np.array([2,6,5])) b = np.mat(np.array([1,2,3])) # add a+b #直接用加法 np.add(a,b) #使用加法函式 # subtract a-b #直接用減法 np.sub
Cris 的 Python 資料分析筆記 03:NumPy 矩陣運算和常用函式(重點)
03. 矩陣運算和常用函式(重點) 文章目錄 03. 矩陣運算和常用函式(重點) 1. numpy 矩陣判斷和計算 1.1 與運算 1.2 或運算 1.3 或運算作為矩陣索引賦值
python學習日記7tensorflow-矩陣運算
寫了測試小程式 import tensorflow as tf sess =tf.Session() a=tf.ones([2,3],tf.int32) print(sess.run(a)) b=tf.zeros([2,3],tf.int32) print(sess.run(b)
Python之線性代數(矩陣運算,逆矩陣,伴隨矩陣)
np.eye(10)*10 # 10階方陣,當對角線值為1時為對角矩陣 np.eye(5) array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1
python的常見矩陣運算
原文連結:https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861 python的numpy庫提供矩陣運算的功能,因此我們在需要矩陣運算的時候,需要匯入numpy的包。 1.numpy的匯入和使用 fr
利用Python的NumPy進行矩陣計算
隨著機器學習技術越來越向著整個社會進行推廣,因此學好線性代數和Python當中的numpy庫就相當重要了。我們應該知道numpy庫的使用是sklearn庫和opencv庫的基礎。主要用於矩陣的計算。當然,我們做做數模或者人工神經網路建模也可以使用MATLAB。不過現在Pyth
python中矩陣的基本運算學習記錄
矩陣運算: NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴充套件。這種工具可用來儲存和處理大型矩陣,比Python自身的巢狀列表(nested list structure)結構要高效的多(該
Python 機器學習——線性代數和矩陣運算 從matlab遷移到python
誠然,沒有一門語言能夠撼動matlab的矩陣或科學計算在學術圈的地位,因其簡潔的語法(matrix是其基本資料型別),因其矩陣運算的便捷,因其術業有專攻(matlab:為科學計算而生),因其名字matlab:matrix laboratory,所在的公司名math
Python中的numpy矩陣運算
numpy中matrix 和 array的區別 Numpy matrices必須是2維的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一個小的分支,包含於Array。所以mat
python矩陣運算
Python使用NumPy包完成了對N-維陣列的快速便捷操作。使用這個包,需要匯入numpy。SciPy包以NumPy包為基礎,大大的擴充套件了numpy的能力。為了使用的方便,scipy包在最外層名字空間中包括了所有的numpy內容,因此只要匯入了scipy,
python 矩陣運算
本文轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f234d4701012p64.html 科學計算:Python VS. MATLAB(3)----線性代數基礎 按:在介紹工具之前先對理論基礎進行必要的回顧是很必要的。沒有理論的基礎,講再多
python中矩陣(matrix或array)運算比for迴圈速度更快
在matlab中進行矩陣元素處理時,使用矩陣運算比for迴圈快。在Python語言中也是這樣的。下面這個程式是一個簡單的測試。 import time as tm import numpy as np dim = 100000#資料長度(包含的元素個數) x1 = np.
資料集合與分組運算 《利用python進行資料分析》筆記,第9章
pandas的groupby功能,可以計算 分組統計和生成透視表,可對資料集進行靈活的切片、切塊、摘要等操作 GroupBy技術 “split-apply-comebine”(拆分-應用-合併) import numpy as np from pand
Python 機器學習——線性代數和矩陣運算:從matlab遷移到python
誠然,沒有一門語言能夠撼動matlab的矩陣或科學計算在學術圈的地位,因其簡潔的語法(matrix是其基本資料型別),因其矩陣運算的便捷,因其術業有專攻(matlab:為科學計算而生),因其名字matlab:matrix laboratory,所在的公司名