python中np.dot与np.multiply 的使用问题
三个矩阵相乘，两个是单位矩阵，另一个不是单位矩阵，但为什么得到的结果还是个单位矩阵？
我试了试使用np.dot与np.multiply得到的都是这个结果
python中np.dot与np.multiply 的使用问题
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技术专家团-Plio大咸鱼 2021-12-06 11:18关注multiply能这样接受三个参数么
你这样写是不是只是前两个矩阵做了对应元素的相乘的操作本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2021-12-06 10:12回答 3 已采纳 multiply能这样接受三个参数么你这样写是不是只是前两个矩阵做了对应元素的相乘的操作
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-12-09 15:06回答 2 已采纳 input接收到的都是字符串需要转成数值 float()
- 2022-12-02 15:16柳叶lhy的博客 python np.dot()、np.multiply()、np.matmul()、@、*的用法与区别
- 2021-07-26 17:14回答 2 已采纳 第15行V被赋值为一个字符串了，切片取值不是一个整数或者浮点数，无法与beta进行算术运算。
- 2022-03-09 17:55回答 1 已采纳 *是对应位置相乘你写数字 *矩阵可以，但是最后两行是矩阵 *矩阵了，维度没法对应相乘，就报错了np.multiply(H,G)和H *G是一个意思，表示矩阵点乘 我看你测试的样子，应该是想测试mult
- 2022-06-09 16:30回答 2 已采纳 你的data是想要表示什么内容呢？w是一个小数，year是一个列表，这两者不能相乘，只能通过列表推导式把列表的每个元素和w相乘，再生成一个列表：data=[wi for i in year]但我觉得逻
- 2022-06-18 22:44362976923的博客 向量的内积等价于a@b向量的外积向量元素对应位置相乘等价于a*b矩阵点乘np.multiply(a,b)等价于a*b矩阵叉乘等价于a@b。
- 2021-07-01 00:13回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2022-07-28 13:49回答 3 已采纳 下有代码，可直接复制使用。如有帮助，敬请采纳，你的采纳是我前进的动力，O(∩_∩)O谢谢！！！！！！！！路过的朋友也可以点个赞~(≧▽≦)/~ import pandas as pd import n
- 2022-09-24 18:23回答 1 已采纳 np包的矩阵相乘有两种你需要逐个分清，dot和multiply。如果是矩阵的相乘的话需要检查两个矩阵的长和宽是否在每一次的迭代中都符合要求，同时也要避免矩阵中出现None值
- 2020-02-28 12:44敲代码的quant的博客 1、np.dot() 2、@ 3、np.multiply() 4、*
- 2021-02-25 13:18回答 2 已采纳 trigger_side=result_win_loss_info["orderStrategyVOS"][0]["trigger_side"]
- 2022-02-21 18:20Not_Today.的博客 np. dot 是点乘 |A B| ....np.multiply 是 element - wise 乘积 |A B| ⊙ |E F| = |A*E B*F| |C D| |G H| |C*G D*H| np.dot([[1,2], [3,4]], [[1,2], [2,3]]) array([[ 5, 8], [11, 18]]) np.mult
- 2021-06-21 17:41lovetaozibaby的博客 总结一下python中这np.dot() / np.multiply() / np.matmul() 这三个程序的用法。 当进行向量的内积运算时，可以通过np.dot() 当进行矩阵的乘法运算时，可以通过np.matmul()或者@ 当进行标量的乘法运算时，可以通过np...
- 风声holy的博客 numpy中的几种乘法
- 2018-07-28 20:36LauJames的博客 在之前学习别人开源代码的时候，对于python中的*、np.dot()和np.multiply()具体结果产生了疑惑，遂去了解了一下相关说明，并实验了一下，结合别人的博客，这里进行总结 建议：当我们需要在python中进行像...
- ciki_tang的博客 2.点乘 np.multiply 或者 * 标量乘法，两个数组对应位置进行相乘，结果shape与参与运算的数组shape一致。参与运算的两个数据的shape一致 3.矩阵乘法 np.matmul 或者 @ 两个运算的矩阵需要满足矩阵乘法的规则（前...
- 2017-12-04 23:16o_Eagle_o的博客 np.multiply()函数* 函数作用* 数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致 1.1数组场景A = np.arange(1,5).reshape(2,2) Aarray([[1, 2], [3, 4]]) B = np.arange(0,4).reshape(2,2) Bar
- 2019-05-01 16:50XLearning88的博客 Python中的矩阵乘法与线性代数中的矩阵乘法定义相同：np.dot()线性代数举例：Python代码举例对应元素相乘(element-wise product): np.multiply() 或 *线性代数举例：Python代码举例： 与线性代数中的矩阵乘法定义...
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