Résumez les opérations matricielles utilisées dans le processus de compréhension de l'apprentissage automatique. Je vais le mettre à jour de temps en temps.
Prenez la somme pour chaque élément. En Python, il peut être calculé avec l'opérateur +.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
6 & 8 \\
10 & 12
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(a+b)
[[ 6 8]
[10 12]]
Faites la différence pour chaque élément. En Python, il peut être calculé avec --operator.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
-
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-4 & -4 \\
-4 & -4
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(a-b)
[[-4 -4]
[-4 -4]]
Prenez le produit pour chaque élément. En Python, il peut être calculé avec l'opérateur *.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
\odot
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
5 & 12 \\
21 & 32
\end{pmatrix}
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(A*B)
[[ 5 12]
[21 32]]
Prenez la somme de la multiplication de chaque élément de la ligne et de la colonne correspondantes. En Python, il peut être calculé avec la fonction dot. Cependant, la fonction point est une ** fonction qui calcule le produit interne **. Lorsqu'une matrice est prise comme argument, ** le produit des matrices ** est obtenu comme résultat.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
19 & 22 \\
43 & 50
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(a, b))
[[19 22]
[43 50]]
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