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這篇文章給大家分享的是numpy中dot()函數(shù)的使用，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家學(xué)習(xí)和理解dot()函數(shù)的計(jì)算方式有一定幫助，感興趣的朋友接下來一起跟隨小編看看吧。

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 每個(gè)相對(duì)位置的數(shù)值相乘1*2=2,2*3=6,3*4=12,4*5=20.比較簡單,自己腦補(bǔ)一下

[[ 2 6]

[12 20]]

a.dot(b)也可以下成下面的那種形式,看你喜歡了.關(guān)鍵是算法

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]

就這樣了，規(guī)律自己找~

補(bǔ)充：Numpy矩陣乘積函數(shù)（dot）運(yùn)算規(guī)則解析

np.dot(A, B)

A為二維m*n的舉證，B必須為n*l的矩陣，l兩個(gè)矩陣的n必須一致，也就是說A有多少列，B就必須有多少行，否則無法運(yùn)算。結(jié)果得到m*l的矩陣

m*l = np.dot(m*n,n*l),m n l指維度，得到m*l的矩陣

運(yùn)算順序如下圖：

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))

結(jié)果：

[[23 17]

[56 41]]

如果A和B的形狀交換會(huì)怎么樣呢？

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

結(jié)果是這樣喲！不是說形狀一定是變小喲

[[11 16 21]

[16 23 30]

[16 23 30]]

這是A和B的形狀不一樣：

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

結(jié)果如下：

[[23]

[56]]

關(guān)于numpy中dot()函數(shù)的使用及示例就分享到這，上述示例僅供參考，希望能對(duì)大家有幫助，想要了解更多numpy中函數(shù)的使用，大家可以關(guān)注其它的相關(guān)文章。

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