python矩阵乘法基础小结

python矩阵乘法基础小结Python 的 numpy 矩阵乘法相关 1 直接对 array 之间使用表示进行点乘 维度较低的 array x1 最高纬度 设为 n 维 的数字 必须与纬度较高 array x2 对应维度上的数字相同 x1 和 x2 第 i 维度 i gt n 的数字要不然相同 要不然其中一者为 1 即可相加 乘法要求矩阵最末端的唯独对齐 因此此处的维度是从右往左计算 并且矩阵点乘不分左右 及要求对其末尾的维度即可 eg 可行的计算 1 3 1 1 3 2 5 1 3 1 5 3 2 5 2 3 1 2 1 不可行的计算

有关einsum,两指定的维度进行相乘,没指定就求和。

 python X = np.array([[[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]]]) A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> X array([[[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]]]) >>> A array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> X.shape (2, 2, 2) >>> A.shape (3, 2) >>> Y = np.einsum('kij, lk -> lij', X, A) >>> Y.shape (3, 2, 2) >>> Y array([[[ 7, 19], [10, 22]], [[15, 43], [22, 50]], [[23, 67], [34, 78]]]) 

计算过程如下

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图片转不过来凑活看吧

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