關於numpy的一些矩陣運算 tile函式

參考：

假如現在我們有乙個向量y =[1,0,1]和乙個矩陣x =[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]，我們的目的就是求解x的每乙個行向量和y向量的和。那麼我們該如何求解呢？

由於x,y不是同型矩陣，所以是不能直接相加的。但是我們可以把每個行向量與y相加，也就是如下的程式。如果我們不計效率的話，這樣做當然沒有問題。

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
y =np.array([1,0,1])
#z用來儲存結果
z = np.zeros(x.shape,dtype=np.int64)
for i in range(4):
z[i,:]=x[i,:]+y

其函式格式為tile(a,reps)。a是要擴充套件的目標矩陣，reps指明維度資訊。意即把a按規律填充成x的同型矩陣。

y =np.array([1,0,1])

#y1就是：
# 1 0 1 1 0 1
# 1 0 1 1 0 1
# 1 0 1 1 0 1
# 1 0 1 1 0 1
y1=np.tile(y,[3,2])

y =np.array([1,0,1])

#array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1])
y1 = np.tile(y,3)

#

#array([[1, 0, 1],
# [1, 0, 1],
# [1, 0, 1],
# [1, 0, 1]])
y3= np.tile(y,[4,1])

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
y =np.array([1,0,1])
y_1= np.tile(y,[4,1])
re = x+y_1

numpy和torch的一些矩陣運算語句

僅作為記錄，大佬請跳過 矩陣相乘 x w1 numpy h x.dot w1 torch h x.mm w1 大於0的保留，小於0的令為0 達到啟用函式relu的效果 numpy h relu np.maximum h,0 torch h relu h.clamp min 0 兩個陣列相減，相減後各...

一些關於Linux Python vim的tips

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numpy對於矩陣的一些基本操作

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