numpy 特定维度 乘法

numpy 特定维度乘法
NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库，支持大量的高级数学函数来操作这些数组。

以下是一些使用NumPy进行特定维度乘法的例子：
一维数组的乘法：
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import numpy as np # 创建两个一维NumPy数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5
12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
# 创建两个一维NumPy数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12
21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
# 创建两个一维NumPy数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12
21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply 进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
# 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
# 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：
二维数组（矩阵）的乘法：
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import numpy as np # 创建两个二维NumPy数组（矩
阵） matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
# 创建两个二维NumPy数组（矩阵）matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
# 创建两个二维NumPy数组（矩阵）matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
# 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
# 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：
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import numpy as np # 创建两个不同形状的NumPy 数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法
result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
# 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5
12] [15 24]]元素级别的乘法：
# 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：
元素级别的乘法：
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import numpy as np # 创建两个不同形状的NumPy 数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]] # 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result
= arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]] arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积）result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：
# 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：
# 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：
result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：
print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：
矩阵和向量之间的乘法：
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import numpy as np # 创建矩阵和向量matrix =
np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用 element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)
# 创建矩阵和向量 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)
# 创建矩阵和向量 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用 element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)
vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)
# 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)。