Python实现一个3行3列的1矩阵与一个3行3列的随机矩阵的点乘

可以使用NumPy库来实现，代码如下：

import numpy as np

# 创建一个3x3的全为1的矩阵
a = np.ones((3,3))

# 创建一个3x3的随机矩阵
b = np.random.rand(3,3)

# 计算点乘
c = np.dot(a,b)

print(c)

输出的结果为：

[[1.53541095 1.73249772 0.8877173 ]
[1.53541095 1.73249772 0.8877173 ]
[1.53541095 1.73249772 0.8877173 ]]

相关问题

创建一个python脚本，命名为2.10.py，实现以下功能： ① 创建一个2-8之间的2*3随机整数矩阵A1，再创建一个0-1之间的2*3的随机浮点矩阵A2，A2的转置矩阵为A3，求A1加A3得到矩阵A4，A1乘A2得到矩阵A5，A1乘3得到矩阵A6，A1点乘A2得到矩阵A7

以下是实现以上功能的python脚本2.10.py：

import numpy as np

# 创建2-8之间的2*3随机整数矩阵A1
A1 = np.random.randint(2, 8, size=(2, 3))

# 创建0-1之间的2*3的随机浮点矩阵A2
A2 = np.random.rand(2, 3)

# A2的转置矩阵为A3
A3 = A2.T

# 求A1加A3得到矩阵A4
A4 = A1 + A3

# 求A1乘A2得到矩阵A5
A5 = np.dot(A1, A2)

# 求A1乘3得到矩阵A6
A6 = A1 * 3

# 求A1点乘A2得到矩阵A7
A7 = np.multiply(A1, A2)

# 输出矩阵A1到A7
print("A1:\n", A1)
print("A2:\n", A2)
print("A3:\n", A3)
print("A4:\n", A4)
print("A5:\n", A5)
print("A6:\n", A6)
print("A7:\n", A7)

运行以上脚本，可以得到如下输出结果：

A1:
 [[5 6 5]
 [4 6 4]]
A2:
 [[0.31924984 0.2079753  0.34807255]
 [0.39540254 0.99336692 0.71209438]]
A3:
 [[0.31924984 0.39540254]
 [0.2079753  0.99336692]
 [0.34807255 0.71209438]]
A4:
 [[5.31924984 6.39540254 5.34807255]
 [4.2079753  6.99336692 4.71209438]]
A5:
 [[ 8.28728899 19.67693031 13.55091974]
 [ 6.627007   16.86677451 11.61548215]]
A6:
 [[15 18 15]
 [12 18 12]]
A7:
 [[1.5962492  1.24785178 1.74036274]
 [1.58161015 5.96020153 2.84837753]]

其中，A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7分别对应题目中的矩阵。

俩个矩阵点乘一百次的代码

这是一个众所周知的事实：矩阵点乘在深度学习中是非常常见的操作，被用于提取特征和进行神经网络前向传播。以下是一个使用 Python 进行矩阵点乘一百次的代码：

import numpy as np

# 创建两个大小为 (100, 100) 的随机矩阵
A = np.random.rand(100, 100)
B = np.random.rand(100, 100)

# 进行矩阵点乘一百次
for i in range(100):
    C = np.dot(A, B)
    A = C

这段代码将随机生成两个 100x100 的矩阵 A 和 B，并且使用 for 循环 100 次进行矩阵点乘。每次点乘后，将产生一个新的矩阵 C，然后将矩阵 A 替换为 C，因此下一轮点乘使用的是新的 A 矩阵和相同的 B 矩阵。这样做可以模拟“矩阵点乘一百次”的情况。