Numpy'de element-wise matris çarpımı (Hadamard çarpımı) nasıl elde edilir?

İki matrisim var

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

ve ben öğeye göre ürünü almak istiyorum, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], eşit

[[5,12], [21,32]]

denedim

print(np.dot(a,b)) 

ve

print(a*b)

ama ikisi de sonucu verir

[[19 22], [43 50]]

bu matris çarpımıdır, eleman bazlı çarpım değildir. Yerleşik işlevleri kullanarak element bazlı ürünü (diğer adıyla Hadamard ürünü) nasıl elde edebilirim?

matrixNesnelerin elementel çarpımı için şunları kullanabilirsiniz numpy.multiply:

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)

Sonuç

array([[ 5, 12],
       [21, 32]])

Ancak, arraybunun yerine gerçekten kullanmalısınız matrix. matrixnesneler, normal ndarray'larla her türlü korkunç uyumsuzluğa sahiptir. Ndarrays ile, *elementsel çarpma için kullanabilirsiniz :

a * b

Python 3.5+ kullanıyorsanız, bir operatörle matris çarpımını gerçekleştirme yeteneğinizi kaybetmezsiniz, çünkü @artık matris çarpımı yapar :

a @ b  # matrix multiplication

sadece şunu yap:

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

Her ikisi de np.multiplyve *Hadamard Ürünü olarak bilinen element bilge çarpımını verir

%timeit ipython sihir mi

Bunu dene:

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)

Burada, np.array(a)2B bir tür dizisi döndürür ndarrayve ikisinin çarpımı, ndarrayeleman bilge çarpımıyla sonuçlanır. Sonuç şu olur:

result = [[5, 12], [21, 32]]

Bir matris almak istiyorsanız, bununla yapın:

result = np.mat(result)