numpy對於矩陣的一些基本操作

import numpy as np

n1 = np.array([[
1,2]
,[3,
4]]) 
n2 = np.array([[
1,2]
,[3,
6]])
# 矩陣加矩陣，對應位置相加，但是shape必須相同（也就是必須都是2*2的）
print
(n1+n2)
# [[ 2 4]
# [ 6 10]]
# 矩陣與標量相加，就是將標量挨個加到矩陣元素中去 
print
(n1+5)
# [[6 7]
# [8 9]]
# 求矩陣的轉置 
print
(n1.t)
# [[1 3]
# [2 4]]
# 對角矩陣（第乙個引數是對角線元素）： 
n3 = np.diag([5
,4,5
], k=0)
print
(n3)
# [[5 0 0]
# [0 4 0]
# [0 0 5]]
# 單位矩陣： 
print
(np.eye(
3, dtype=
int)
)#[[1 0 0]
# [0 1 0]
# [0 0 1]]
# 求矩陣的逆(矩陣與自己的逆相乘得到就是單位矩陣)
# 矩陣存在逆的條件：1.必須是方陣，即行數等於列數，2.列向量之間線性無關 
a =[[1
,3],
[2,7
]] n4 = np.array(a)
print
(np.linalg.inv(a)
)#[[ 7. -3.]
# [-2. 1.]]
# 矩陣的乘法 
print
(np.dot(n1, n2)
)# [[ 7 14] # [15 30]]

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...

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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...

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