对numpy 数组和矩阵的乘法的进一步理解

主要内容：逐元素矩阵乘法,矩阵乘积运算,矩阵点积矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值，并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加，从而生成一个新矩阵，如下图所示： 注意：必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数，否则不能进行矩阵乘法运算。 图1：矩阵乘法 矩阵乘法运算被称为向量化操作，向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。 下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘法，从而进一步

问题内容： 我有2个形状（5,1）的numpy数组，说：a = [1,2,3,4,5] b = [2,4,2,3,6] 我如何制作一个矩阵，将每个第i个元素与每个第j个元素相乘？喜欢： 不使用forloops？我可以使用重塑，缩小或乘法的任何组合吗？ 现在，我沿着行和列创建每个数组的aa * b拼接，然后将元素明智地相乘，但是在我看来，肯定有一种更简单的方法。 问题答案： 使用numpy.oute

问题内容： 我开始学习numpy，并尝试在2维和3维矩阵之间进行一种奇怪的矩阵乘法。我有一个功能可以满足我的需求，但是我很好奇是否有更好的方法可以做到。 让我们考虑一下，我们有一个矩阵（M1）的尺寸为（KxNxN），另一个矩阵为M2（KxNxN）的尺寸。我正在尝试将M1的每（1xN）行与M2的相应（NxN）矩阵相乘。这是我的带有示例矩阵的代码： 我认为这很清楚。我敢肯定有更好的方法可以做到这一点，

做一些类似的事情 使用多个内核，运行良好。 所以，如果我要做整数矩阵乘法，我得做下面的一个： 使用numpy慢得让人痛苦的并庆幸我可以保留8位整数。 使用Scipy的并使用4倍内存。 使用numpy的并且只使用2倍内存，但要注意的是，在float16数组上的速度要比在float32数组上慢得多，比int8慢得多。 为多线程整数矩阵乘法找到一个优化的库（其实Mathematica就是这么做的，但我更

在使用numpy的python中，假设我有两个矩阵： 稀疏矩阵 密集的x*y矩阵 现在我想做，它将返回一个密集的矩阵。 但是，我只关心中非零的单元格，这意味着如果我这样做了，对我的应用程序不会有任何影响 <代码>S\u=S*S\u 显然，这将是对操作的浪费，因为我想把在

我试图乘以两个块对称矩阵（矩阵大小矩阵大小）。我想执行块矩阵乘法（将一个矩阵分成多个块大小矩阵，并将相应的块相乘）。我已经写了一些代码，但想改进它，并存储主对角线以上的块，但我没有任何想法。如果可能的话，你们能帮忙吗？