Hoe u element-wise matrix-vermenigvuldiging (HadeAmard-product) in Numpy?

Ik heb twee matrices

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

En ik wil het element-wise product, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], gelijkmakende

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

Ik heb

geprobeerd

print(np.dot(a,b)) 

en

print(a*b)

maar beide geven het resultaat

[[19 22], [43 50]]

Wat is het matrixproduct, niet het element-wijze product. Hoe kan ik het Element-Wise-product (AKA Hadamard-product) krijgen met ingebouwde functies?

Antwoord 1, Autoriteit 100%

Voor elementgewijze vermenigvuldiging van matrixObjecten, kunt u numpy.multiply:

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

resultaat

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

U moet echter echt gebruiken arrayin plaats van matrix. matrixObjecten hebben allerlei vreselijke incompatibiliteit met reguliere NDarrays. Met NDarrays kunt u gewoon *gebruiken voor elementgewijze vermenigvuldiging:

a * b

Als je Python 3.5+ gebruikt, verlies je niet eens de mogelijkheid om matrixvermenigvuldiging met een operator uit te voeren, omdat @doet nu matrixvermenigvuldiging:

a @ b  # matrix multiplication

Antwoord 2, autoriteit 19%

doe dit gewoon:

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

Antwoord 3, autoriteit 6%

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

Zowel np.multiplyals *zouden elementgewijze vermenigvuldiging opleveren die bekend staat als het Hadamard-product

%timeitis ipython magie

Antwoord 4

Probeer dit:

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)

Hier retourneert np.array(a)een 2D-array van het type ndarrayen vermenigvuldiging van twee ndarrayresulteert in elementgewijze vermenigvuldiging. Het resultaat zou dus zijn:

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

Als je een matrix wilt hebben, doe het dan als volgt:

result = np.mat(result)