今回は、numpy配列と行列乗算の使い方と、numpy配列と行列乗算を使用する際の注意事項を紹介します。実際のケースを見てみましょう。
1、arrayの場合、デフォルトのd*fは対応する要素の積、multiplyも対応する要素の積、ドット(d, f)は積に変換されます行列のドットドット乗算は加算を意味しますが、乗算は対応する要素を乗算するだけであり、加算しません
2、 mat の場合、デフォルトの d*f は行列の積であり、乗算は次のように変換されます。対応する要素の積、ドット (d, f) は行列の積です
3. 混合する場合、通常は混合しません
混合する場合、デフォルトは行列の乗算、乗算は対応する要素の積に変換されます。ドット (d, f) は行列の積です
概要:配列乗算のデフォルトはドット乗算、行列のデフォルトは行列乗算です、デフォルトは混合時の行列乗算です。乗算は対応する要素の積に変換され、ドット (d, f) は行列の積に変換されます。乗算が対応する要素を満たさない場合はブロードキャストが実行されることに注意してください。 。
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パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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