matrix-multiplication पर टैग किए गए जवाब

मैं CUDA, C ++, C #, Java के साथ कुछ मानक बना रहा हूं, और सत्यापन और मैट्रिक्स पीढ़ी के लिए MATLAB का उपयोग कर रहा हूं। जब मैं MATLAB के साथ मैट्रिक्स गुणन करता हूं, 2048x2048और यहां तक ​​कि बड़े मैट्रिक्स भी लगभग तुरंत गुणा हो जाते हैं। 1024x1024 …

190 performance  matlab  matrix  matrix-multiplication 

मुझे पता @है कि सज्जाकार के लिए है, लेकिन @=पायथन में क्या है ? क्या यह केवल भविष्य के विचार के लिए आरक्षण है? यह पढ़ने के दौरान मेरे कई सवालों में से एक है tokenizer.py।

173 python  python-3.x  operators  matrix-multiplication  python-3.5 

मैट्रिक्स के साथ काम करने के लिए मैट्रिक्स के बजाय सरणी का उपयोग करने के लिए सुन्न डॉक्स की सलाह देते हैं। हालाँकि, ऑक्टेव के विपरीत (जो मैं हाल तक उपयोग कर रहा था), * मैट्रिक्स गुणा नहीं करता है, आपको फ़ंक्शन मैट्रिक्समूलिप्टी () का उपयोग करने की आवश्यकता है। …

130 python  arrays  numpy  matrix  matrix-multiplication 

मैं कुछ मैट्रिक्स गुणा बेंचमार्किंग कर रहा हूं, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है कि मैट्रिक्स गुणन में MATLAB इतनी तेजी से क्यों है? अब मुझे एक और मुद्दा मिला है, जब दो 2048x2048 मैट्रिसेस को गुणा करते हुए, C # और अन्य के बीच एक बड़ा अंतर है। …

127 c#  arrays  matrix-multiplication 

मैं हाल ही में पायथन 3.5 में गया और नए मैट्रिक्स गुणन ऑपरेटर (@) पर ध्यान दिया, कभी-कभी सुन्न डॉट ऑपरेटर से अलग व्यवहार करता है । उदाहरण के लिए, 3 डी सरणियों के लिए: import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b …

119 python  numpy  matrix-multiplication  python-3.5 

मेरे दो मेट्रिसेस हैं a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) और मैं तत्व-वार उत्पाद प्राप्त करना चाहता हूं [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], बराबर करना [[5,12], [21,32]] मैंने कोशिश की है print(np.dot(a,b)) तथा print(a*b) लेकिन दोनों परिणाम देते हैं [[19 22], [43 50]] जो मैट्रिक्स उत्पाद है, तत्व-वार उत्पाद नहीं है। …

104 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations