如何在numpy中获得元素矩阵乘法(Hadamard乘积)?

时间:2016-10-14 04:35:47

标签: python numpy matrix matrix-multiplication elementwise-operations

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)) 

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)?

4 个答案:

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matrixmatrix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*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)