我有两个矩阵
a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])
我希望获得元素明智的产品[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]
,等于
[[5,12], [21,32]]
我试过了
print(np.dot(a,b))
和
print(a*b)
但两者都给出了结果
[[19 22], [43 50]]
这是矩阵产品,而不是元素产品。如何使用内置函数获取元素产品(又名Hadamard产品)?
答案 0 :(得分:101)
对于matrix
个对象的元素乘法,您可以使用numpy.multiply
:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)
结果
array([[ 5, 12],
[21, 32]])
但是,您应该使用array
代替matrix
。 matrix
个对象与常规的ndarray有各种可怕的不兼容性。使用ndarrays,您可以使用*
进行元素乘法运算:
a * b
如果您使用的是Python 3.5+,那么您甚至无法使用运算符执行矩阵乘法,因为@
does matrix multiplication now:
a @ b # matrix multiplication
答案 1 :(得分:30)
这样做:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
a * b
答案 2 :(得分:8)
import numpy as np
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
y = np.array([[-1, 2, 0], [-2, 5, 1]])
x*y
Out:
array([[-1, 4, 0],
[-8, 25, 6]])
%timeit x*y
1000000 loops, best of 3: 421 ns per loop
np.multiply(x,y)
Out:
array([[-1, 4, 0],
[-8, 25, 6]])
%timeit np.multiply(x, y)
1000000 loops, best of 3: 457 ns per loop
np.multiply
和*
都会产生元素乘法,称为Hadamard乘积
%timeit
是ipython magic
答案 3 :(得分:1)
试试这个:
a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])
#This would result a 'numpy.ndarray'
result = np.array(a) * np.array(b)
此处,np.array(a)
返回类型为ndarray
的2D数组,并且两个ndarray
的乘法将导致元素乘法。结果将是:
result = [[5, 12], [21, 32]]
如果你想得到一个矩阵,可以用这个来做:
result = np.mat(result)