python进行矩阵运算的方法:
1、矩阵相乘
>a1=mat([1,2]); >a2=mat([[1],[2]]); >a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵,得到1*1的矩阵 > a3 matrix([[5]])
2、矩阵对应元素相乘
>a1=mat([1,1]); >a2=mat([2,2]); >a3=multiply(a1,a2) > a3 matrix([[2, 2]])
multiply()函数:数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致
3、矩阵点乘
>a1=mat([2,2]); >a2=a1*2 >a2 matrix([[4, 4]])
4、矩阵求逆
>a1=mat(eye(2,2)*0.5) > a1 matrix([[ 0.5, 0. ], [ 0. , 0.5]]) >a2=a1.I #求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵 > a2 matrix([[ 2., 0.], [ 0., 2.]])
5、矩阵转置
> a1=mat([[1,1],[0,0]]) > a1 matrix([[1, 1], [0, 0]]) > a2=a1.T > a2 matrix([[1, 0], [1, 0]])
6、计算每一列、行的和
>a2=a1.sum(axis=0) #列和,这里得到的是1*2的矩阵 > a2 matrix([[7, 6]]) >a3=a1.sum(axis=1) #行和,这里得到的是3*1的矩阵 > a3 matrix([[2], [5], [6]]) >a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值 > a4 5 #第0行:1+1;第2行:2+3;第3行:4+2
内容扩展:
numpy矩阵运算
(1) 矩阵点乘:m=multiply(A,B)
(2) 矩阵乘法:m1=a*b m2=a.dot(b)
(3) 矩阵求逆:a.I
(4) 矩阵转置:a.T
标签:
python,矩阵运算
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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