Comment obtenir la multiplication matricielle par élément (Produit Hadamard) dans numpy?
j'ai deux matrices
a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])
et je veux obtenir l'élément-sage du produit, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], soit
[[5,12], [21,32]]
j'ai essayé
print(np.dot(a,b))
et
print(a*b)
mais les deux donnent le résultat
[[19 22], [43 50]]
qui est le produit matriciel, et non le produit par élément. Comment puis-je obtenir le produit element-wise (Alias produit Hadamard) en utilisant des fonctions intégrées?
4 réponses
Pour elementwise multiplication de matrix les objets, vous pouvez utiliser numpy.multiply:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)
Résultat
array([[ 5, 12],
[21, 32]])
Cependant, vous devriez vraiment utiliser array au lieu de matrix. matrix les objets ont toutes sortes d'horribles incompatibilités avec les ndarrays réguliers. Avec ndarrays, vous pouvez utiliser * pour elementwise multiplication:
a * b
si vous êtes sur Python 3.5+, vous ne perdez même pas la capacité de effectuer la multiplication matricielle avec un opérateur, parce que @ n'multiplication de matrice:
a @ b # matrix multiplication
simplement faire ceci:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
a * b
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 et * produirait une multiplication par élément connu sous le nom de produit Hadamard
%timeit ipython est magique
essaye ceci:
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)
Ici np.array(a) renvoie un tableau 2D de type ndarray et multiplication de deux ndarray résulterait une multiplication par élément Sage. De sorte que le résultat serait:
result = [[5, 12], [21, 32]]
Si vous voulez obtenir une matrice, de le faire avec ceci:
result = np.mat(result)