矩阵运算:点乘就是线性代数内的矩阵乘法,星乘就是矩阵对应元素相乘。假设 A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]),Bl=np.array([[1,2],[4,5],[3,6]),B2=np.array([[4,5,6],[5,6,7]),请分别计算A.dot(B1)(也就是点乘),A*B2(星乘),并将计算结果输出
时间: 2024-03-10 19:49:04 浏览: 22
好的,我来回答你的问题:
首先,矩阵A和B1,B2为:
```
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B1 = np.array([[1, 2], [4, 5], [3, 6]])
B2 = np.array([[4, 5, 6], [5, 6, 7]])
```
接下来,分别计算并输出如下:
- A.dot(B1):表示矩阵A和矩阵B1的点乘,即
```
array([[16, 28],
[37, 64]])
```
- A * B2:表示矩阵A和矩阵B2的星乘,即
```
array([[ 4, 10, 18],
[20, 30, 42]])
```
希望我的回答能够帮到你!
相关问题
矩阵点乘ValueError: setting an array element with a sequence.
这个错误通常是由于矩阵点乘时,两个矩阵中的元素类型不匹配导致的。
可能的原因有:
1. 两个矩阵中包含不同类型的元素,例如一个矩阵中含有字符串,而另一个矩阵中只有数字。
2. 矩阵中包含了不同长度的序列,例如一个矩阵中含有长度不同的列表。
解决方法:
1. 确保两个矩阵中的元素类型相同,可以使用astype()函数将一个矩阵中的元素类型转换为另一个矩阵中的元素类型。例如,将一个包含字符串的矩阵转换为包含数字的矩阵:
```
matrix1 = np.array([['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']])
matrix2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
matrix1 = matrix1.astype(int)
result = np.dot(matrix1, matrix2)
```
2. 确保两个矩阵中的序列长度相同,可以使用reshape()函数将矩阵中的所有序列都转换为相同的长度。例如,将一个包含长度不同的列表的矩阵转换为所有列表长度相同的矩阵:
```
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4, 5]])
matrix2 = np.array([[6, 7], [8, 9]])
max_len = max(len(x) for x in matrix1)
matrix1 = np.array([np.pad(x, (0, max_len-len(x)), 'constant') for x in matrix1])
max_len = max(len(x) for x in matrix2)
matrix2 = np.array([np.pad(x, (0, max_len-len(x)), 'constant') for x in matrix2])
result = np.dot(matrix1, matrix2)
```
numpy矩阵加法 减法 点乘
在numpy中,矩阵加法、矩阵减法、矩阵点乘可以通过numpy的加减乘运算符(+、-、*)来实现。
例如,对于两个矩阵A和B:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
```
矩阵加法可以使用加号运算符:
```python
C = A + B
print(C)
# 输出:[[ 6 8]
# [10 12]]
```
矩阵减法可以使用减号运算符:
```python
C = A - B
print(C)
# 输出:[[-4 -4]
# [-4 -4]]
```
矩阵点乘可以使用乘号运算符:
```python
C = A * B
print(C)
# 输出:[[ 5 12]
# [21 32]]
```
需要注意的是,矩阵点乘运算符是按元素逐一相乘,而不是矩阵乘法(矩阵乘法需要使用numpy的dot函数或@符号)。如果要进行矩阵乘法运算,可以使用dot函数:
```python
C = np.dot(A, B)
print(C)
# 输出:[[19 22]
# [43 50]]
```
或者使用@符号:
```python
C = A @ B
print(C)
# 输出:[[19 22]
# [43 50]]
```