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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个

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python numpy中点乘，星乘（*）和np.dot的区别

array([[19, 22], [43, 50]]) numpy.dot(b,a) >>>array([[23, 34], [31, 46]]) 总结：星乘表示矩阵内各对应位置相乘...，矩阵a*b下标(0,0)=矩阵a下标(0,0) x 矩阵b下标(0,0)；点乘表示求矩阵内积，二维数组称为矩阵积（mastrix product）。...用文字表述：所得到的数组中的每个元素为，第一个矩阵中与该元素行号相同的元素与第二个矩阵与该元素列号相同的元素，两两相乘后再求和。 ?

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最小二乘回归的Python实现

因此，私募云通将在接下来一段时间内，推出《用Python玩转统计模型》系列，用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。赶快转发，让更多小伙伴知道这个消息吧！什么是OLS回归？...立即推出a、b值：总之，OLS回归的原理是，当预测值和实际值距离的平方和最小时，我们就选定模型中的参数。 OLS模型能反映出最真实的关系吗？答案是否定的。...利用Python实现OLS回归数据简介我们以鹏华资产-清水源(JR000001)为例，对该基金近两年的周频复权累计净值收益率关于沪深300指数和中证500指数的收益率进行简单的ols回归。...上图中P值显示，中证500收益率的系数显著；但沪深300收益率的系数并不显著，没有通过5%的显著性检验。总结 OLS回归在计算成本等方面占有一定优势，但有时不太具有说服力。...在后续报告中，私募云通小伙伴继续带您用python玩转各种统计模型，敬请期待。

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向量点乘与差乘的区别，以及python下np.dot函数

点乘：点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角结果为数，且为标量例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=...a1b1+a2b2+a3b3 叉乘（向量积）：当向量a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx （实际上是ab所构成的平行四边形的面积）方向为 a×b和a，b都垂直且a...,b,a×b成右手系当a和b平行的时候，结果为0向量叉乘结果为矢量，且方向与为A、B矢量均垂直的方向。...参考文献参考文献2： dot函数 dot函数是np中的矩阵乘法，x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) x是m*n 矩阵，y是n*m矩阵则x.dot(y) 得到m*m矩阵矩阵乘法的应用实例如下

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python与java实现余弦相似度，以及点乘和星乘的区别

文章目录矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别 1.基本示例 2....总结 python实现余弦相似度 java实现余弦相似度矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别 1.基本示例 import numpy a = numpy.array([[1,2],

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大数乘大数

1 /*coder @Gxjun*/ 2 #include<stdio.h> 3 #include<string.h> 4 #include<stdli...

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向量的点乘和叉乘

如【点乘】在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。...【叉乘】向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同，它的运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。...这是因为在不同的坐标系中c可能不同。性质几何意义及其运用叉积的长度 |a×b| 可以解释成这两个叉乘向量a,b共起点时，所构成平行四边形的面积。...另一个有用的拉格朗日恒等式是：这是一个在四元数代数中范数乘法 | vw | = | v | | w | 的特殊情形。...应用在物理学光学和计算机图形学中，叉积被用于求物体光照相关问题。

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快速乘

时间复杂度为O(1)的两个数相乘结果超过long long取模的快速运算

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向量点乘与差乘的却别，以及python下np.dot函数

点乘：点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角结果为数，且为标量例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1...+a2b2+a3b3 差乘：当向量a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx （实际上是ab所构成的平行四边形的面积）方向为 a×b和a，b都垂直且a,b,a×b成右手系当...a和b平行的时候，结果为0向量叉乘结果为矢量，且方向与为A、B矢量均垂直的方向。...参考文献 dot函数 dot函数是np中的矩阵乘法，x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) x是m*n 矩阵，y是n*m矩阵则x.dot(y) 得到m*m矩阵矩阵乘法的应用实例如下：

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Unity 通过向量点乘叉乘判断方位

UnityEngine; public class Foo : MonoBehaviour { public Transform A; public Transform B; //叉乘结果

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Unity 点乘和叉乘的原理和使用

Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位，朝向，角度等相关数据，下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。...3.根据点乘的大小，得到向量的投影长度，反应了向量的长度关系。 4.在生产生活中，点积同样应用广泛。利用点积可判断一个多边形是否面向摄像机还是背向摄像机。...向量的点积与它们夹角的余弦成正比，因此在聚光灯的效果计算中，可以根据点积来得到光照效果，如果点积越大，说明夹角越小，则物理离光照的轴线越近，光照越强。物理中，点积可以用来计算合力和功。...叉乘的右手定则是用来确定叉乘积的方向的。右手法则：右手的四指方向指向第一个矢量,屈向叉乘矢量的夹角方向（两个矢量夹角方向取小于180°的方向）,那么此时大拇指方向就是叉乘所得的叉乘矢量的方向....简单的说: 点乘判断角度，叉乘判断方向。形象的说: 当一个敌人在你身后的时候，叉乘可以判断你是往左转还是往右转更好的转向敌人，点乘得到你当前的面朝向的方向和你到敌人的方向的所成的角度大小。

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基于python的空域变换（加、减、乘、平移、翻转、缩放）

减法运算 “主要运用” 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化，如：视频中镜头边界的检测去除不需要的叠加性图案图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声 import

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【说站】python numpy.dot的点乘运算

python numpy.dot的点乘运算说明 1、对于两个一维数组，计算这两个数组对应下标元素的乘积和。数学上称为内积。 2、在二维数组中，计算出两个数组的矩阵乘积。...结果数组中的每一个元素都是：A的最后一个元素与B的倒数第二个元素的乘积和。...numpy.matlib import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([11,12,13,14]) c = np.dot(a,b) #点乘：...按相同小标相乘 print(c) #输出结果： [11 24 39 56] 以上就是python numpy.dot的点乘运算，希望对大家有所帮助。

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Python基础之变量和变量实现的简单乘

上篇我们知道了关于python的一个hello world的简单程序代码，现在我们来了解关于python里面的变量，我们来了解下，变量是什么？...变量：变量是为了存储程序运算过程中的一些中间结果，为了方便之后的调用，同一变量可以重新赋值。变量的特点：具有描述性的标记，存储在内存里。

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最小二乘问题详解1：线性最小二乘

最小二乘 2.1 定义最小二乘是一种从有误差的数据中寻找最佳拟合模型的数学方法，它的核心思想是让模型的预测值与实际观测值之间的“误差平方和”最小。...很显然，方程组(1)就是《初等线性代数》中的线性方程组，根据《初等线性代数》中的知识，这种方程个数 m 比未知数多的线性方程组 n 是没有解的。...回忆《初等线性代数》中的知识，求解线性方程组 A\theta=b 最容易理解就是矩阵求逆法，但是这个方程组 m 要远大于 n ，明显是没办法求解逆矩阵的。...而矩阵与向量相乘的结果，正是这些列向量以向量中对应分量为系数的线性组合。...那么，对于线性最小二乘问题 A\theta=b 中来说，观测向量 b 会落到设计矩阵 A 的列空间中吗？

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python的加、减、乘、除、取整、取余计算

加法：输入以下代码： >>>1+1 >>>1.0+1 减法：输入以下代码： >>>1-2 >>>1.0-2 乘法：输入以下代码： >>>2*4 >>>2....

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最小二乘问题详解7：正则化最小二乘

引言在之前的文章《最小二乘问题详解4：非线性最小二乘》、《最小二乘问题详解5：非线性最小二乘求解实例》和《最小二乘问题详解6：梯度下降法》中分别介绍了使用Gauss-Newton方法（简称GN方法）和梯度下降法求解最小二乘问题之后...本文讨论的岭估计在机器学习中也常称为岭回归（Ridge Regression） 2....问题复习《最小二乘问题详解2：线性最小二乘求解》中讨论的标准线性最小二乘问题： \min_{\theta} \|A\theta - b\|^2 其解为正规方程 A^T A \theta = A^T...过拟合（Overfitting）：当模型参数过多或特征维度很高时，标准最小二乘倾向于拟合训练数据中的噪声，导致泛化能力差。...换句话说，系统对噪声极度敏感，数值计算中结果不可靠。

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最小二乘问题详解3：线性最小二乘实例

引言在上一篇文章《最小二乘问题详解2：线性最小二乘求解》中笔者详细介绍了如何求解线性最小二乘问题，一般使用QR分解或者SVD分解法，这里笔者就实现一个具体的案例来验证一下。 2....这也是笔者在《最小二乘问题详解1：线性最小二乘》中强调的一点：最小二乘问题是线性还是非线性，需要通过待定值来判断。...但是在真实场景中，肯定是不知道真实值的，那么就只能估计精度，具体来说就是计算待定参数的协方差矩阵。...那么现在进行升级，不是估计一个数，而是在估多个参数，例如本例中的双线性变换中，需要估计： \theta = [a_0, b_0, c_0, d_0] 这就好比需要同时测量四根棍子的长度，并且由于数据的相关性和估计过程的耦合...不过写的太多就感觉有点偏题了，在后续的文章中再进一步论述清楚吧。

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Unity精华☀️点乘、叉乘终极教程：用《小小梦魇》讲解这个面试题~

面试官：请讲解一下你对Unity中点乘和叉乘的理解。我：额。。点乘和叉乘。。它们可以用来判断方位。。。...今天我们就来针对这个问题好好唠一唠，点乘和叉乘使用场景是什么，到底该怎样使用点乘叉乘。...3️⃣ 推导过程根据我们高中学的公式：a · b = |a|*|b| cosθ，θ∈（0,180）那么： θ∈（0，90）即面向，点乘结果>0 θ∈（90，180）即背向，点乘结果<0 那么我们只要判断点乘的结果...知识点：点乘的结果是float类型叉乘的结果还是向量 4️⃣ Unity代码 Unity中代码如下： public Transform trans00; public Transform...其实这个点乘和叉乘都能判断角度。因为：点乘： a · b = |a|*|b| cosθ 叉乘： |aXb| = |a|*|b|*sinθ 但大家都用点乘来做，那我们也用点乘吧。

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最小二乘问题详解2：线性最小二乘求解

引言复习上一篇文章《最小二乘问题详解1：线性最小二乘》中的知识，对于一个线性问题模型： f(x; \theta) = A\theta 那么线性最小二乘问题可以表达为求一组待定值 \theta ，使得残差的平方和最小...一个典型的问题就是求逆矩阵：在工程实践和数值计算中，直接求解逆矩阵通常是一个性能消耗大且可能不精确的操作，应该尽量避免。...其实效率只是一方面的问题，使用计算机求解的另外一个问题是舍入误差累积：在计算机中，浮点数运算存在固有的舍入误差；求逆过程涉及大量的除法和减法运算，这些误差会在计算过程中不断累积和传播。...而 y_2 （对应零奇异值的分量）在正规方程中不受约束——这反映了在列秩不足时普通最小二乘解不是唯一的（可以在零空间方向任意加解）。为得到最小范数解（惯常的选择），取 y_2=0 。...若秩亏，它给出在所有最小二乘解中范数最小的那个（minimum-norm solution）。

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